8 trin til at få dit første datavidenskabsjob

At finde et datavidenskabsjob er på ingen måde en nem bestræbelse. Adskillige dygtige dataforskere ofrer deres tid, energi og ressourcer på at erhverve certificeringer, kun for at modtage knusende svar på deres jobansøgninger.

Hvis det er dig, har vi gode nyheder til dig. At få dit første datavidenskabsjob behøver ikke at være så svært. Fra at lære de rigtige færdigheder til at forhandle din løn, her er otte trin til at få dit første datavidenskabsjob.

1. Identificere og udvikle efterspurgte datavidenskabelige færdigheder

Rekrutterere og ansættelsesledere søger færdigheder, der vil gavne deres virksomheder mest. Så sørg for, at du tilegner dig datavidenskabelige færdigheder, der giver dig en fordel, før du søger en stilling. De fleste højtbetalende datavidenskabsroller kræver færdigheder i programmering, statistik, datastyring, økonometri osv.

At udvikle disse færdigheder øger dine jobchancer, da arbejdsgivere ønsker, at erfarne personer arbejder med deres data og trækker deres værdi frem. Således bevidst erhverve hands-on viden som

SQL-oplevelse i den virkelige verden, opnå certificeringer i områder med høj efterspørgsel, og styrk din tekniske ekspertise.

Det er vigtigt at lære de rigtige færdigheder, men du er mindre tilbøjelig til at opnå de ønskede resultater uden det rigtige arsenal. Arbejdsgivere har specifikke behov, og ikke alle værktøjer eller software appellerer til dem. For eksempel kan en arbejdsgiver bruge et SQL-bibliotek til at administrere deres database. En SQL-programmør med ringe eller intet kendskab til det bibliotek ville være ude af stand til at administrere det effektivt, hvilket vil påvirke deres chancer negativt.

Gode ​​eksempler på populære værktøjer omfatter datavidenskabelige biblioteker til Python, Jupyter Notebook, Git, Tableau og mere. Disse værktøjer diversificerer dine færdigheder og udvider dine muligheder på arbejdsmarkedet.

3. Lav et vindende CV og portefølje

Ifølge Zippia, 61 % af ansættelseslederne ser tilpassede CV'er som den bedste taktik til at øge jobchancerne. Derfor er det afgørende at lave et godt CV for at få dit første datavidenskabsjob, da det skaber et fremragende første indtryk.

Sørg for, at dit CV er professionelt og bruger et letlæseligt format, der fremhæver dine færdigheder og præstationer. Andet væsentligt tips til et vindende CV omfatte at bruge nøgleord fra jobbeskrivelsen, skrive korte resuméer, fremhæve kvantificerbare resultater og inkludere bemærkelsesværdige certificeringer.

Desuden er en online portefølje, der viser din praktiske oplevelse, altafgørende for at demonstrere dine evner i scenarier i den virkelige verden. Ved at vedhæfte en til dit CV kan din arbejdsgiver se yderligere dine kompetencer, hvilket vil øge dine chancer.

4. Søg job

Som ved alle andre ansøgninger skal du læse stillingsbeskrivelsen grundigt og sætte dig ind i din ønskede stilling. Lær desuden alt, hvad du kan om den branche, du søger til, og de problemer, din potentielle jobbeskrivelse sigter mod at løse.

Når du søger efter jobopslag, skal du være selektiv og strategisk gå efter job, du opfylder kravene til og er interesseret i. Skræddersy også altid dit CV og følgebrev til hver stilling og medtag arbejdsgiverens navn og kontaktoplysninger i din ansøgning. Dette skyldes, at en dårlig ansøgning kan være blandt de grunde til, at du ikke kan lande et interview.

Hvor kan du finde jobopslag? Du har adskillige muligheder, herunder jobwebsteder, firmakarrieresider og netværksplatforme som LinkedIn. Uanset hvad du vælger, fortsæt med at søge, indtil du får et tilbud. Bliv ikke afskrækket af afvisninger eller tavshed, og fortsæt med at forbedre dit CV og følgebrev, udvide dit netværk og søge efter nye muligheder.

5. Forbered dig til interviewet

At imponere din interviewer er nøglen til at få et datavidenskabsjob. Så det er vigtigt at gøre passende forberedelser ved at genopfriske din viden om tekniske og bløde færdigheder før din tildelte interviewdato.

Det er afgørende at opfriske statistik, sandsynlighed, programmering og maskinlæring, da disse er de bedste datavidenskabelige færdigheder, som enhver arbejdsgiver vil kræve. Du har også brug for en praktisk genopfriskning af rensning og filtrering af data, fordi interviewere foretrækker at stille mere anvendte spørgsmål end teoretiske.

I mellemtiden skal du undgå tankeløst at kopiere koder eller modeller, der ikke tilhører dig, eller snyde dig igennem interviewet. Et interview har til formål at teste din dybdegående viden og vurdere, hvad du kan reproducere på jobbet. Så du kan få dig til at fumle dit interview, hvis du dublerer eller propper nogens arbejde uden at forstå processen.

Endelig kan du blive stillet nogle adfærdsmæssige spørgsmål for at teste din evne til at samarbejde med andre. Disse vil omfatte forespørgsler om tidligere uenigheder, vanskelige situationer, fejl, og hvordan du håndterede dem. At vide, hvad du kan forvente og forberede dine svar på forhånd, reducerer dine chancer for at fryse under disse afsnit.

6. Følg op og få feedback

Opfølgning øger dine udsigter ved at minde arbejdsgiveren om dine kvalifikationer og forstærke din interesse og entusiasme for jobbet. Det kan også hjælpe dig med at skille dig ud fra andre kandidater, som måske ikke følger op eller gør det mindre effektivt.

For at følge op effektivt skal du vente i en rimelig tidsramme, før du tager kontakt, normalt en uge eller to efter ansøgning eller interview. Opfølgning for ofte eller hurtigt kan presse arbejdsgiveren eller virke unødigt påtrængende.

Husk desuden at være kort og tydelig i din opfølgende besked, uanset om det er en mail, telefonopkald eller note. Du tjekker ind til officielle formål, ikke uformel kommunikation med en du holder af, og at gå direkte til sagen hjælper med at fastholde din interviewers interesse. Angiv professionelt dit formål, bekræft din interesse, gentag dine kvalifikationer og udtryk din taknemmelighed.

Hvis du modtager negativ feedback, så husk, at afvisning sker, og tag det ikke personligt. Sæt i stedet pris på muligheden, lær af erfaring og prøv igen. Dette vil forbedre dine chancer næste gang, og du kan endda få et bedre job end sidst.

7. Forhandle din løn og fordele

Penge er altid et ømtåleligt emne, men det betyder ikke, at du skal vige tilbage fra lønsamtaler med din arbejdsgiver. Screening, interviews og udbetaling af rekrutteringsløn er dyre, så virksomheder er generelt tilbageholdende med at trække tilbud.

Det er dog vigtigt at gøre din sag høflig og bakke den op med passende oplysninger. For at anmode om en højere indkomst skal du bekræfte din efterspørgsel med markedsdata, konkurrerende løn eller en uddannelse på højere niveau i datavidenskab. Bestem derefter dine laveste, mål og ideelle beløb, og spørg efter dit ideal. På denne måde får din arbejdsgiver en bedre idé om en indkomst, der passer dig, og forsøger at matche det bedst muligt.

I ufleksible tilfælde skal du huske på, at du kan indgå gunstige kompromiser med virksomheden. For eksempel kan du anmode om en underskriftsbonus, egenkapital, mere betalt afspadsering (PTO), fjernarbejde eller fleksible timer.

Til sidst skal du ikke overveje dine ønsker alene; finde måder til respektfuldt at indgå aftaler, der ville være optimale for dig og virksomheden. Disse tips til en passende løn og generelle forhandlingsevner vil helt sikkert give dig et fantastisk tilbud.

8. Netværk og få henvisninger

Der er ikke noget galt med at prioritere dit arbejde, men at anse netværk for uvigtigt er farligt for din professionelle vækst. Netværk skærper dine færdigheder, holder dig på toppen af ​​trends og åbner døre til muligheder gennem henvisninger og forbindelser. Vigtigst af alt, kan du danne varige bånd med mennesker og lære af deres erfaringer.

For det første vil du se efter forskellige måder at netværke på, såsom møder, podcasts, en-til-en-opkald, Uenighed, Twitter, LinkedIneller andre sociale medier. Find en strategi, der virker for dig, afhængig af din personlighed og jobsituation, og kør med den. Alligevel, glem ikke at træde ud af din komfortzone lejlighedsvis, da det vil gavne dig mere end konstant at holde fast i en rutinemæssig netværksstrategi.

Hvad er det næste inden for datavidenskab?

Efter at have landet dit første datavidenskabsjob, bør dit næste skridt være at få erfaring, og at samarbejde med stærke datavidenskabssamfund som Kaggle er en måde at opnå dette på.

Med Kaggle kan du skærpe dine færdigheder ved at arbejde med rigtige datasæt og analysere utallige kodeeksempler. Du kan også vinde præmier og anerkendelse fra konkurrencer, stille spørgsmål i fora, opbygge venskaber med brancheeksperter og blive udsat for nye muligheder.