Възможности в областта на науката за данните: Научете как да кандидатствате онлайн в различни платформи за работа

Търсите високоплатена работа в областта на обработката на данни? Изследвайте тези седем платформи, за да намерите следващата си възможност.

Въпреки нестабилните времена, започването от някъде е от съществено значение. Този блог ще ви насочи към най-добрите платформи за намиране на печеливши роли в областта на обработката на данни.

С нарастващото търсене на умения в областта на данните, ще имате възможност за отдалечена, външна и традиционна заетост.

Най-добрите 7 онлайн платформи за работа, на които можете да кандидатствате

Представяме ви седем от най-добрите онлайн платформи за работа в областта на data science.

1. LinkedIn

ЛинкедИн е водеща платформа за данничари, които търсят високо платени роли и признание за своите умения.

Предлага голямо разнообразие от възможности за работа в областта на науката за данните в различни индустрии.

Напредналите алгоритми на платформата препоръчват работи, които съответстват на вашия профил, умения и интереси, като правят търсенето на работа по-ефективно.

Прилагане и мрежово сърфиране

Лесно можете да кандидатствате за позиции и директно да се свържете с рекрутери.

LinkedIn също така улеснява разширяването на вашата професионална мрежа, като ви позволява да се свържете с водещи фигури в областта на науката за данните.

Подобрявайки профила си с ключови умения, проекти и препоръки, ви прави по-видими пред рекрутерите като топ кандидат.

Бъдейки информиран

Платформата опростява оставането информиран относно най-новите тенденции и най-добрите практики в областта на науката за данните.

Тя предоставя подбрани съдържание, за да ви държи актуализирани и ви помага да запазите конкурентното си предимство в тази област.

2. Wellfound

Wellfound, предишно известен като АнгелЛист Талент, е водеща платформа за данните учени, търсещи добре платени отдалечени позиции в стартъпи и топ технологични компании.

Като си създават профил в Wellfound, данните учени получават достъп до широка гама от възможности в бързо развиващи се стартъпи.

Адаптивна платформа

Платформата се отличава с адаптивността си. Кандидатите често получават отговори от управляващите по набирането на персонал в рамките на няколко дни след кандидатстването.

Wellfound опростява процеса на намиране на стартъпи, които съответстват на вашите ценности и цели, като ви позволява да прилагате ефективно вашите умения за работа с данни.

Източник на отлични работни места

Wellfound е признат като изключителен източник на работни места в областта на data science в стартъп екосистемата. Платформата персонализира съвпаденията с работата спрямо вашия профил и експертиза, свързвайки ви с вълнуващи млади компании, които търсят вашите умения.

3. Toptal

Toptal предлага уникална платформа за високо платени свободни и контрактни работи в областта на data science.

Похвали се с мрежа, включваща най-добрите 3% от специалисти по данни в света, предоставяйки усещането за елитен статус на тези, които работят чрез платформата.

Възможностите включват роли като свободни data scientist, data engineer и machine learning engineer.

Тарифи за проекти и клиентела

Платформата е известна с отличните си тарифи, които привличат водещи компании, стартъпи и организации като клиенти. Това гарантира, че работата е едновременно предизвикателна и възнаградителна, съдействайки за изпълнително професионално преживяване.

Ексклузивна мрежа и процес на подбор

Бъдейки част от ексклузивната мрежа на Toptal, се засилва самочувствието на един професионалист в областта на data science.

Строгият процес на селекция, необходим за прием в мрежата, служи като свидетелство за уменията и постиженията на човека в областта.

4. Upwork

Upwork предлага на специалистите по данни достъп до голямо разнообразие от високо платени, гъвкави работни възможности.

Подобно на Fiverr, свързва фрийлансърите с клиенти, които търсят проектни работи, наемни задания на часова основа, дългосрочни договори и дори потенциални пълно работно време.

Изграждане на вашия портфолио на Upwork

За да се отличите, се фокусирайте върху подобряването на вашия портфолио на Upwork. Изпъкнете със своите специфични умения в областта на науката за данни, инструменти, с които владеете и постижения от предишни проекти.

Редовно проверявайте Upwork за нови обяви за работа в областта на науката за данни, които отговарят на вашите умения. При кандидатстване подчертайте как можете да добавите стойност за потенциални клиенти.

5. Kolabtree

Kolabtree е платформа за фрийланс, предназначена за учени и индустриални експерти.

Построяването на репутация отнема време, но Kolabtree предлага възможности за печеливши позиции в областта на данните.

Като инвестирате около 2 часа в създаването на подробен профил, показващ академични и професионални квалификации, постижения и области на експертност, можете да привлечете вниманието на потенциални клиенти.

Възможности за проекти и преговори

Много проекти в Kolabtree имат фиксирани цени, но има гъвкавост за преговори на тарифите в зависимост от вашите умения и опит.

Първоначално може да се сблъскате с проекти с по-ниско заплащане по данни, докато се утвърждавате на платформата.

Въпреки това, като постоянно завършвате успешно проекти, можете да започнете да бъдете подходящи за договори с по-добро заплащане. Платформата е много отзивчива и позволява на клиентите лесно да се свържат директно с вас за потенциални проекти, които отговарят на вашите умения.

Намиране на работа в областта на науката за данните

Indeed е известен с обявите си за работа в областта на начално и младежко ниво на науката за данните. Въпреки това, с правилния опит можете да откриете и напреднали и високопоставени позиции.

Indeed често е предпочитаната платформа за търсене на местни работни места за тези от Южна Азия или други пазари извън Северна Америка.

Редовно проверявайте Indeed за нови високо платени отворени позиции в областта на науката за данните във вашия град или държава.

7. Работни места в Amazon

Големите технологични компании като Amazon предлагат високоравносни позиции в областта на data science, които обикновено не се рекламират на обичайните сайтове за работа.

За да намерите тези ексклузивни възможности, посетете Amazon.jobs и подобни доски за обяви на технологични компании.

Тези вътрешни уебсайтове изброяват множество позиции в областта на data science в различните офиси по целия свят.

Осигуряване на позиция в областта на Data Science в Amazon

Повечето работни места в областта на Data Science в водещите технологични компании са достъпни само на техните вътрешни сайтове за кариера.

Amazon активно набира данни на учените за различни отдели, включително Alexa, AWS, търговия на дребно и операции.

Тези позиции предлагат привлекателни заплати и осигуровки. Следете Amazon.jobs, ако целите позиция в областта на Data Science в топ технологична компания с отлично възнаграждение и предимства.

Работни места в областта на Data Science, на които можете да кандидатствате в различни платформи за работа

Data Science е бързоразвиваща се област с разнообразни възможности за работа по различни платформи, включително интернет стажове по Data Science за тези, които започват кариерата си.

Ето седем работни места в областта на Data Science, на които можете да кандидатствате, всеки със своя набор от отговорности и очаквания за заплащане:

Анализ на данни: Анализаторите на данни интерпретират сложни набори от данни, за да предоставят действителни прозорливи решения за взимане на решения. Те използват статистически инструменти и техники за анализ на данни и ясно и кратко представят намеренията си. Очаквано заплащане: $60,000 – $85,000 на година.
Инженер по машинно самообучение: Тези специалисти проектират и внедряват модели за машинно самообучение, за да решат бизнес проблеми. Те работят тясно с данни научници и инженери, за да разработят алгоритми, които могат да учат и да правят прогнози на данни. Очаквано заплащане: $100,000 – $150,000 на година.
Длъжности на Data Scientist: Data учените използват своите познания в статистика, математика и информатика, за да извлекат заключения от данните. Те изграждат предиктивни модели, провеждат експерименти и комуникират намеренията си на заинтересованите страни. Очаквано заплащане: $90,000 – $140,000 на година.
Анализатори на бизнес интелиджънс: Анализаторите на BI използват анализ на данни и инструменти за визуализация, за да предоставят прозорливи решения, които помагат на бизнеса да взема стратегически решения. Те превръщат сурови данни в смислени отчети и табла. Очаквано заплащане: $70,000 – $95,000 на година.
Инженер по данни: Инженерите по данни изграждат и поддържат инфраструктурата, необходима за генериране, събиране и анализ на данни. Те осигуряват достъпност и употребимост на данните за Data учените и анализаторите. Очаквано заплащане: $90,000 – $130,000 на година.
Инженер по Big Data: Специализиращи се в обработка на големи обеми данни, инженерите по големи данни разработват, поддържат и тестват големи решения за данни. Те използват технологии като Hadoop и Spark за обработка и анализ на големи данни. Очаквано заплащане: $100,000 – $145,000 на година.
Мениджър на Data Science: Мениджърите по Data Science ръководят екипи от данни специалисти, за да постигнат бизнес целите. Те надзирават разработването и прилагането на стратегии, базирани на данни, и гарантират качеството и точността на анализите на данни. Очаквано заплащане: $120,000 – $170,000 на година.

Общи умения и изисквания преди кандидатстване за работа в областта на науката за данни

За да развиете кариера в областта на науката за данни, включително за работа на разстояние в тази област, трябва да притежавате няколко основни умения и квалификации:

Математика и статистика: Запознанство с математически концепции и статистически техники е от съществено значение за анализирането и интерпретирането на данни.
Умения за програмиране: Владеенето на програмни езици като Python, R или SQL е от съществено значение за манипулиране и анализиране на данни.
Машинно самообучение: Познания за алгоритмите за машинно самообучение и техните приложения са от критично значение за създаването на предиктивни модели и решаването на сложни проблеми.
Визуализация на данни: Възможността да създавате ясни и информативни визуализации е важна за комуникирането на данни на междутехническите заинтересовани страни.
Оформяне на данни: Умения за почистване, трансформиране и организиране на сурови данни са необходими за подготовката на набори от данни за анализ.
Технологии за обработка на големи данни: Познаването на инструменти за големи данни като Hadoop, Spark или Kafka може да бъде полезно при обработката на данни в голям мащаб.
Комуникация: Силните комуникативни умения са необходими, за да предадете ефективно данните и за да си сътрудничите с членове на екипа от различни произходи.
Решаване на проблеми: Възможността да мислите критично и да решавате проблеми по креативен начин е от съществено значение за разработването на иновативни решения на предизвикателства, свързани с данните.

Имането на съответна степен в области като информатика, статистика, математика или в сходна дисциплина може също да бъде предимство.

Освен това, придобиването на практически опит чрез стажове, проекти или онлайн курсове може да подобри вашата наетост на пазара на работа в областта на науката за данни.

Заключение

За да си осигурате високо платена работа в областта на data science, използвайте онлайн платформите, за да получите отлични възможности.

Седемте споменати платформи могат да ви свържат с работодатели и клиенти, които търсят вашите умения в областта на данните.

Създайте силни профили, които подчертават вашата експертиза в data science. Прилагайте селективно, показвайки вашата стойност. Продължавайте да се стараете и да учите нови умения, докато чакате оферта за работа.