Příležitosti v oblasti datové vědy: Naučte se, jak se přihlásit online na různých pracovních platformách

Hledáte dobře placenou práci v oblasti datové vědy? Objevte sedm platforem, kde můžete najít svou další příležitost.

I v nejistých dobách je klíčové začít někde. Tento blog vás provede nejlepšími platformami pro nalezení lukrativních pracovních pozic v oblasti datových věd.

S rostoucím poptáváním po datových dovednostech budete mít přístup k možnostem práce na dálku, na volné noze a tradičním pracovním nabídkám.

7 nejlepších online platforem pro práci, na kterých můžete žádat o zaměstnání

Níže naleznete sedm nejlepších online platforem pro pracovní příležitosti v oblasti datové vědy.

1. LinkedIn

LinkedIn je přední platformou pro datové vědce, kteří hledají vysoko placené pozice a uznání pro své dovednosti.

Nabízí širokou škálu pracovních příležitostí v oblasti datové vědy v různých odvětvích.

Pokročilé algoritmy platformy doporučují pracovní příležitosti, které odpovídají vašemu profilu, dovednostem a zájmům, což zefektivňuje hledání práce.

Použití a síťování

Můžete snadno žádat o pozice a přímo kontaktovat personalisty.

LinkedIn také usnadňuje rozšíření vaší profesionální sítě, umožňující vám spojit se s lídry v oblasti datové vědy.

Zvýraznění vašeho profilu klíčovými dovednostmi, projekty a doporučeními vás činí viditelnějšími pro personalisty jako top kandidáta.

Zůstaňte informováni

Platforma zjednodušuje zůstávání informován o nejnovějších trendech a nejlepších postupech v oblasti datové vědy.

Nabízí kurátovaný obsah, který vás udrží v obraze a pomáhá vám udržet konkurenční výhodu v oboru.

2. Wellfound

Wellfound, dříve známý jako AngelList Talent, je přední platformou pro datové vědce hledající dobře placená vzdálená pracovní místa ve startupech a špičkových technologických firmách.

Vytvořením profilu na Wellfound získávají datoví vědci přístup k široké škále příležitostí ve rychle rostoucích startupech.

Responzivní platforma

Platforma vyniká svou responzivitou. Kandidáti často obdrží odpovědi od manažerů přijímání do několika dnů od odeslání žádosti.

Wellfound zjednodušuje proces hledání startupů, které souzní s vašimi hodnotami a cíli, což vám umožňuje efektivně uplatnit své datové dovednosti.

Skvělý zdroj pracovních příležitostí

Wellfound je uznáván jako vynikající zdroj pro pracovní příležitosti v oblasti datové vědy v rámci startup ekosystému.

Tato platforma přizpůsobuje nabídky práce vašemu profilu a odbornosti, propojuje vás s vzrušujícími mladými společnostmi, které hledají vaše dovednosti.

3. Toptal

Toptal nabízí unikátní platformu pro vysoké platby a kontraktové pracovní pozice v oblasti datové vědy.

Může se pyšnit sítí tvořenou nejlepšími 3 % datových profesionálů globálně, což poskytuje pocit elity těm, kteří pracují přes tuto platformu.

Dostupné příležitosti zahrnují role freelance datových vědců, datových inženýrů a inženýrů strojového učení.

Projektové sazby a klientela

Tato platforma je známá svými excelentními sazbami platů, díky nimž si získává jako klienty špičkové společnosti, startupy a organizace.

To zajišťuje, že práce je náročná a zároveň odměňující, přispívající k naplňující profesionální zkušenosti.

Exkluzivní síť a proces ověřování

Být součástí exkluzivní sítě společnosti Toptal posiluje sebevědomí jako profesionálního odborníka v oblasti datové vědy.

Přísný proces ověřování nutný pro přijetí do sítě slouží jako důkaz o schopnostech a úspěších v daném oboru.

4. Upwork

Upwork nabízí datovým vědcům přístup k široké škále dobře placených, flexibilních pracovních příležitostí.

Podobně jako Fiverr propojuje freelancery s klienty hledajícími projektovou práci, hodinové angažmá, dlouhodobé smlouvy a dokonce i potenciální plnění pracovních rolí.

Vytváření svého portfolia na Upwork

Abyste vynikli, zaměřte se na zdokonalení svého portfolia na Upworku. Zvýrazněte konkrétní dovednosti v oblasti datové analytiky, nástroje, ve kterých jste zdatní, a úspěchy z předchozích projektů.

Pravidelně sledujte Upwork kvůli novým nabídkám pracovních pozic v oblasti datové analytiky, které odpovídají vašim dovednostem. Při žádosti o práci zdůrazněte, jak můžete přinést hodnotu potenciálním klientům.

5. Kolabtree

Kolabtree je platforma pro freelancery, která je přizpůsobená pro vědce a odborníky z průmyslu.

Vytvoření reputace si vyžaduje čas, ale Kolabtree nabízí potenciál pro lukrativní pozice v oblasti datové vědy.

Investováním přibližně 2 hodin do vytvoření podrobného profilu, který prezentuje akademické a profesionální osvědčení, úspěchy a oblasti odbornosti, můžete přitáhnout pozornost potenciálních klientů.

Příležitosti projektů a vyjednávání

Na Kolabtree mnoho projektů má pevně stanovené ceny, ale existuje možnost vyjednávat sazby na základě vašich schopností a zkušeností.

Na začátku se můžete setkat s nízkým platem za datové projekty, jak se na platformě etablujete.

Nicméně tím, že pravidelně úspěšně dokončujete projekty, můžete být osloveni pro lépe placené smlouvy. Platforma je velmi flexibilní a klienti se snadno mohou přímo obrátit na vás ohledně potenciálních projektů, které odpovídají vašim dovednostem.

6. Opravdu

Indeed je špičková platforma pro vyhledávání práce, ideální pro nalezení dobře placených místních rolí v oblasti datové vědy, zejména mimo Severní Ameriku.

Vytvořte si profil a žádejte selektivně, abyste se spojili s mnoha příležitostmi v oblasti datové vědy ve vaší oblasti.

Vynechejte spamování žádostmi o zaměstnání – žádejte pouze o práci, která se blízce shoduje s vašimi dovednostmi.

Nalezení pracovních příležitostí v oblasti datové vědy

Indeed je známý svými nabídkami pracovních pozic v oblasti datové vědy pro začínající a junior pracovníky. S odpovídajícím zkušenostmi však můžete najít i pokročilé a vedoucí pozice.

Indeed je často preferovanou platformou pro místní hledání práce pro ty, kteří se nacházejí v Jižní Asii nebo jiných trzích mimo Severní Ameriku.

Pravidelně kontrolujte Indeed pro nové dobře placené pracovní příležitosti v oblasti datové vědy ve vašem městě nebo zemi.

7. Amazon Jobs

Velké technologické firmy jako Amazon nabízejí dobře placené pozice v oblasti datové vědy, které obvykle nejsou inzerovány na běžných pracovních portálech. Pro nalezení těchto exkluzivních příležitostí navštivte stránky Amazon.jobs a podobné portály technologických firem. Tyto interní webové stránky uvádějí mnoho pozic v oblasti datové vědy v různých globálních pobočkách.

Zajištění pozice v oblasti datového vědeckého výzkumu v Amazonu

Většina pracovních míst v oblasti datového vědeckého výzkumu ve vedoucích technologických společnostech je dostupná pouze na jejich interních kariérních stránkách.

Amazon aktivně hledá datové vědce do různých oddělení, včetně Alexy, AWS, maloobchodu a operací.

Tyto pozice nabízejí atraktivní platy a výhody. Pokud míříte na roli datového vědce v přední technologické společnosti s vynikající odměnou a výhodami, sledujte portál Amazon.jobs.

Pracovní pozice v oblasti datové vědy, na které se můžete ucházet na různých pracovních platformách

Dataová věda je rychle rostoucím oborem s různorodými pracovními příležitostmi na různých platformách, včetně stáží v oblasti datové vědy pro ty, kteří začínají svou kariéru.

Zde je sedm pracovních míst v oblasti datové vědy, na které se můžete ucházet, každé s vlastním souborem odpovědností a očekávanou mzdou:

Datový analytik: Data analytici interpretují složité datové sady, aby poskytli akční poznatky pro rozhodování. Používají statistické nástroje a techniky k analýze dat a jasně a stručně prezentují své závěry. Očekávaná mzda: $ 60,000 – $ 85,000 ročně.
Inženýr strojového učení: Tito profesionálové navrhují a implementují modely strojového učení pro řešení obchodních problémů. Úzce spolupracují s datovými vědci a inženýry na vývoji algoritmů, které mohou učit a provádět predikce na základě dat. Očekávaná mzda: $ 100,000 – $ 150,000 ročně.
Pozice datového vědce: Datoví vědci využívají své znalosti statistiky, matematiky a informatiky k získávání poznatků z dat. Budují prediktivní modely, provádějí experimenty a komunikují své závěry s klíčovými zúčastněnými stranami. Očekávaná mzda: $ 90,000 – $ 140,000 ročně.
Analytik obchodní inteligence: BI analytici používají analytické nástroje a vizualizace dat k poskytování poznatků, které pomáhají firmám při strategických rozhodnutích. Transformují surová data do smysluplných reportů a dashboardů. Očekávaná mzda: $ 70,000 – $ 95,000 ročně.
Datový inženýr: Datoví inženýři staví a udržují infrastrukturu potřebnou pro generování, sběr a analýzu dat. Zajišťují, aby byla data přístupná a použitelná pro datové vědce a analytiky. Očekávaná mzda: $ 90,000 – $ 130,000 ročně.
Inženýr pro velká data: Specializující se na zpracování velkého množství dat, inženýři velkých dat vyvíjejí, udržují a testují řešení pro velká data. Používají technologie jako Hadoop a Spark k zpracování a analýze velkých dat. Očekávaná mzda: $ 100,000 – $ 145,000 ročně.
Manažer datové vědy: Manažeři datové vědy vedou týmy datových profesionálů k dosažení obchodních cílů. Dohlížejí na vývoj a implementaci datově řízených strategií a zajišťují kvalitu a přesnost analýz dat. Očekávaná mzda: $ 120,000 – $ 170,000 ročně.

Obecné dovednosti a požadavky před podáním žádosti o práci v oblasti datové vědy

Pro uplatnění se v oblasti datové vědy, včetně práce v oblasti vzdálené datové vědy, je třeba mít několik klíčových dovedností a kvalifikací:

Matematika a statistika: Solidní porozumění matematickým konceptům a statistickým technikám je zásadní pro analýzu a interpretaci dat.
Dovednosti v programování: Znalost programovacích jazyků jako Python, R nebo SQL je nezbytná pro manipulaci a analýzu dat.
Strojové učení: Znalost algoritmů strojového učení a jejich aplikací je klíčová pro vytváření prediktivních modelů a řešení složitých problémů.
Vizualizace dat: Schopnost vytvářet jasné a informativní vizualizace je důležitá pro komunikaci datových poznatků ne-technickým zainteresovaným stranám.
Zpracování dat: Dovednosti v čištění, transformaci a organizaci surových dat jsou nezbytné pro přípravu datových sad k analýze.
Technologie pro velká data: Znalost nástrojů pro velká data jako Hadoop, Spark nebo Kafka může být pro zpracování velkých datových sad užitečná.
Komunikace: Silné komunikační dovednosti jsou potřebné k efektivnímu předávání datových zjištění a spolupráci s členy týmu z různých oborů.
Řešení problémů: Schopnost kritického myšlení a tvůrčího řešení problémů je nezbytná pro vytváření inovativních řešení pro datové výzvy.

Mít relevantní titul v oborech jako informatika, statistika, matematika nebo v příbuzné disciplíně může být výhodné.

Navíc získání praktických zkušeností prostřednictvím stáží, projektů nebo online kurzů může zlepšit vaši zaměstnatelnost na trhu práce v oblasti datové vědy.

Závěr

Abyste zajistili vysoko placenou práci v oblasti datové vědy, využijte online platformy pro přístup k skvělým příležitostem.

Sedm zmíněných platforem vám může propojit s zaměstnavateli a klienty hledajícími vaše datové dovednosti.

Vytvořte silné profily zdůrazňující vaši odbornost v oblasti datové vědy. Uplatňujte se selektivně a předvádějte svou hodnotu. Nepřestaňte se snažit a učte se nové dovednosti, zatímco čekáte na nabídku práce.