Обучение на Data Scientist как получить работу, если без опыта никуда не берут

Мы уже писали о выборе специализации и обучении разным профессиям в сфере Data Science с нуля. Для планирующих карьеру в этой области есть интересный материал , в котором специалист по анализу данных рассказывает свою историю, а также дает советы начинающим. Сейчас мы собрали для вас стратегии опытных Data Scientists, которым удалось сменить работу и получить оффер мечты.

Постройте правильный фундамент

Обучение на Data Scientist как получить работу, если без опыта никуда не берут

Наряду с навыками и знаниями, которыми должны обладать Data Scientist, узнайте о последних тенденциях отрасли: как работает корпорация, каковы востребованные рабочие роли, каковы новейшие языки программирования и т. д. Работа в Data Science – это прежде всего умение учится самостоятельно и постоянно обновлять набор навыков. Изучение математики, статистики, инженерии и машинного обучения важно для любой роли в науке о данных, но имеет мало общего с вашей способностью объяснить выбор модели, оценить, когда и как необходимо использовать определенные методы, или разработать хороший эксперимент. Определитесь с набором, в котором вы по-настоящему заинтересованы (визуализация данных, NLP, web-scraping и т. д.) и овладейте им, станьте экспертом. Создайте список всех вещей, которые вы уже знаете, в которых у вас есть пробелы и которые вам необходимо узнать. Начните их изучать – это действительно выделит вас среди прочих кандидатов.

Присоединитесь к сообществу

Сделайте нетворкинг частью вашей ежедневной рутины. Окружите себя новостями, ресурсами и людьми, которые работают и заинтересованы в сфере Data Science. Подпишитесь на рассылки, ежедневно читайте посты, статьи и книги, слушайте подкасты и смотрите видео на YouTube. Общайтесь с людьми в LinkedIn, просите их о помощи, будьте любопытным и полезным также и в решении их проблем. Участвуйте в онлайн-дискуссиях и обсуждениях проектов, высказываете свое мнение и задавайте правильные вопросы.

Еще один хороших способ погрузиться в науку о данных – посещение конференций и митапов, где вы сможете не только получить новые знания, но и познакомитесь со многими людьми, которые могут поделиться опытом и, потенциально, помочь найти работу. Не просто знакомьтесь с людьми, важно быть заметным и показать свой интерес, а также ценность для отрасли. Расскажите им, что вы ищете и с кем хотели бы связаться. О вас обязательно вспомнят, когда услышат о новой вакансии. Сделав это частью ежедневной рутины, взамен вы получите больше ресурсов для поиска работы и расширения социальной сети контактов.

Увеличьте свою видимость в интернете

Лучший способ показать навыки рекрутерам и потенциальным работодателям – опубликовать свои достижения в интернете. Даже самых впечатляющий список в резюме не поможет, если работодатель не увидит применения ваших умений на практике. Специалисту по данным в 2021 году необходимо иметь как минимум веб-сайт и аккаунт на GitHub. Если вы действительно хотите выделиться, увеличьте свою видимость в интернете с помощью интерактивного портфолио, блога, Twitter, профиля Kaggle или всего того, что демонстрирует ваш интерес, страсть и мастерство в области Data Science. Если проект по-настоящему отличится, к вам могут обратиться с внештатными проектами или просьбами об интервью и выступлениях.

Обучение на Data Scientist как получить работу, если без опыта никуда не берут

Пусть ваше портфолио выделяется

Наличие хорошего портфолио – первый шаг на пути поиска работы в области науки о данных. Ваше резюме – это data storytelling, поэтому важно представить его в лучшем виде. Выберите формат и стиль, который близки лично вам, но придерживайтесь стандартных шрифтов и макетов.

В резюме стоит включить те проекты, которые подчеркивают ваши навыки программирования на одном из языков, запрашиваемых работодателями: Python, R и SQL. Убедитесь, что ваш код выглядит профессионально, что он чистый и читаемый. Используйте контроль версий и разбейте проект на несколько файлов. Комментируйте, комментируйте и еще раз комментируйте ваш код.

Сбалансируйте ваше резюме: наряду с техническими навыками, важно показать применение навыков визуализации и презентации данных, story telling, soft skills и умение работать в команде.

Начните со стажировки или небольшого стартапа

Как только у вас появится базовый фундамент, следующий шаг – укрепить его с помощью обучения на рабочем месте. Сосредоточьтесь на поиске среды, в которой вы сможете учиться и совершенствоваться. Крупным компаниям как правило нужны опытные специалисты Data Science. Даже небольшие и средние компании или стартапы с более чем 50 сотрудниками обычно нуждаются в специалисте, который понимает бизнес и его потребности, и сможет самостоятельно вести проект. Существуют также и удаленные рабочие места для специалистов Data Science, но они требуют от вас определенного уровня квалификации в области.

Стоит попробовать найти небольшие стартапы, у которых недостаточно средств, чтобы нанять известного специалиста по обработке данных. Существуют множество компаний, которые обучают вас в течение 3-6 недель бесплатно или за плату, а потом связывают с потенциальными работодателями. Они могут предоставить наставников, которые помогут вам на начальных этапах работы с данными.

Чтобы построить профессиональные отношения, не просто просите людей о работе. Подумайте о том, какую ценность вы сможете принести в компанию или проект. Старайтесь быть заметными в сети и активно участвовать в социальной жизни команды. Тогда вы увеличите свои шансы быть замеченным и построить свою карьеру через профессиональную сеть контактов.

Обучение на Data Scientist как получить работу, если без опыта никуда не берут

Попросите о фидбеке

По мере того, как вы будете проходить интервью и получать отказы, вы также можете получить бесценный опыт и обратную связь. Неудачные интервью покажут, что вы упускаете и почему вы не получили предложение о работе. Возможно интервьюеры посчитали, что у вас недостаточно опыта или что вам не хватает знаний о специфичных проблемах. Если вам непонятно, что пошло не так, просто спросите! Большинство рекрутеров не откажут в фидбеке и смогут помочь исправить ошибки или подтянуть необходимые знания.

Выводы

Если вы ищете работу начального уровня в области Data Science, помните про ключевые стратегии:

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Современный подход к разработке с использованием Next.js