Prilike u području znanosti o podacima: Saznajte kako se prijaviti online na različitim platformama za posao

Postoji li potrebost za visoko plaćenim poslovima u području znanosti o podacima? Istražite ove sedam platformi kako biste pronašli svoju sljedeću priliku. 

Unatoč nesigurnim vremenima, ključno je početi negdje. Ovaj blog će vas voditi kroz najbolje platforme za pronalaženje profitabilnih uloga u znanosti o podacima. 

S obzirom na rastuću potražnju za vještinama u području podataka, imat ćete pristup radnim mjestima na daljinu, honorarnim poslovima i tradicionalnim prilikama.

7 najboljih online platformi za poslove na koje se možete prijaviti

Ispod su sedam najboljih online platformi za prilike u području znanosti o podacima. 

1. LinkedIn

LinkedIn je vodeća platforma za znanstvenike podataka koji traže visoko plaćene uloge i priznanje za svoje vještine. 

Nudi širok spektar mogućnosti za poslove iz područja znanosti o podacima u različitim industrijama. 

Napredni algoritmi platforme preporučuju poslove koji se podudaraju s vašim profilom, vještinama i interesima, čime se pretraga poslova čini učinkovitijom.

Primjena i umrežavanje

Možete jednostavno se prijaviti na pozicije i izravno kontaktirati regrutere. 

LinkedIn također olakšava proširenje vaše profesionalne mreže, omogućavajući vam povezivanje s liderima u području znanosti o podacima. 

Poboljšavanje vašeg profila ključnim vještinama, projektima i preporukama čini vas vidljivijim regruterima kao vrhunskog kandidata.

Ostati informiran

Platforma pojednostavljuje ostajanje informiranima o najnovijim trendovima i najboljim praksama u znanosti podataka.

Pruža odabran sadržaj kako biste ostali ažurirani i pomogli vam zadržati konkurentsku prednost u području.

2. Wellfound

Wellfound, prije poznat kao AngelList Talent, je vodeća platforma za znanstvenike podataka koji traže visoko plaćene udaljene pozicije u startupima i vodećim tehnološkim tvrtkama. 

Postavljanjem profila na Wellfound, znanstvenici podataka dobivaju pristup širokom spektru mogućnosti u brzo rastućim startupima.

Odzivna platforma

Platforma se ističe po svojoj odzivnosti. Kandidati često dobivaju odgovore od menadžera za zapošljavanje u roku od nekoliko dana od prijave. 

Wellfound pojednostavljuje proces pronalaženja startupova koji se podudaraju s vašim vrijednostima i ciljevima, omogućujući vam učinkovito primijeniti svoje vještine obrade podataka.

Izvrsni izvor poslova

Wellfound je prepoznat kao izvrstan izvor poslova iz područja znanosti o podacima unutar start-up ekosustava.

Platforma prilagođava poslove vašem profilu i stručnosti, povezujući vas s uzbudljivim mladim tvrtkama koje traže vaše vještine.

3. Toptal

Toptal nudi jedinstvenu platformu za visoko plaćene slobodne i ugovorne poslove iz područja znanosti o podacima. Poznato je po mreži koja obuhvaća najboljih 3% stručnjaka za podatke globalno, pružajući osjećaj elitnog statusa onima koji rade putem ove platforme. Ponuđene su prilike za poslove kao slobodni znanstvenici podataka, inženjeri podataka i inženjeri za učenje o strojevima.

Tarife projekta i klijentela

Platforma je poznata po svojim izvrsnim tarifama plaćanja, privlačeći vrhunske tvrtke, startupe i organizacije kao klijente. 

To osigurava da je rad istovremeno izazovan i nagrađujući, pridonoseći ispunjavajućem profesionalnom iskustvu.

Exkluzivna mreža i proces provjere

Biti dio ekskluzivne mreže Toptal-a poboljšava sliku sebe kao stručnjaka za podatkovnu znanost.

Strogi postupak provjere potreban za prihvaćanje u mrežu služi kao testamente vještine i postignuća u polju.

4. Upwork

Upwork nudi znanstvenicima podataka pristup širokom rasponu dobro plaćenih, fleksibilnih poslovnih prilika. Slično Fiverru, povezuje slobodnjake s klijentima koji traže rad na projektima, satne angažmane, dugoročne ugovore i čak potencijalne stalne uloge.

Izgradnja vašeg Upwork portfelja

Kako biste se istaknuli, fokusirajte se na unaprjeđenje vašeg Upwork portfelja. Istaknite svoje specifične vještine u području data znanosti, alate u kojima ste vješti te postignuća s prethodnih projekata.

Redovito provjeravajte Upwork za nove oglase za poslove data znanosti koji odgovaraju vašim vještinama. Prilikom prijave, istaknite kako možete dodati vrijednost potencijalnim klijentima.

5. Kolabtree

Kolabtree je platforma za samozapošljavanje prilagođena znanstvenicima i stručnjacima iz industrije. 

Gradnja reputacije zahtijeva vrijeme, ali Kolabtree nudi potencijal za unosne pozicije u području znanosti o podacima. 

Ulaganjem oko 2 sata u stvaranje detaljnog profila koji prikazuje akademske i profesionalne kvalifikacije, postignuća i područja stručnosti, možete privući pozornost potencijalnih klijenata.

Prilike za projekte i pregovaranje

Mnogi projekti na Kolabtree imaju fiksne cijene, ali postoji fleksibilnost za pregovaranje o cijenama na temelju vaših sposobnosti i iskustva. 

Na početku, možda ćete nailaziti na projekte s manjim plaćanjem dok se uspostavljate na platformi. 

Međutim, redovitim uspješnim završetkom projekata, možete početi biti kontaktirani za bolje plaćene ugovore. Platforma je vrlo odzivna, omogućavajući klijentima da vam se lako direktno obrate za potencijalne projekte koji odgovaraju vašim vještinama.

6. Doista

Indeed je vrhunska platforma za pretraživanje poslova, idealna za pronalaženje dobro plaćenih lokalnih uloga u znanosti podataka, posebno izvan Sjeverne Amerike. 

Kreirajte profil i primjenjujte se selektivno kako biste se povezali s brojnim prilikama u području znanosti podataka u vašem području. 

Izbjegavajte slanje prekomjernog broja prijava – prijavite se samo na poslove koji se usko podudaraju s vašim vještinama.

Naći Poslove u Području Data Znanosti

Indeed je poznat po svojim oglasima za poslove na početnoj i juniorskoj razini data znanosti. Međutim, uz odgovarajuće iskustvo, možete pronaći i napredne i seniorske pozicije.

Indeed je često preferirana platforma za lokalno traženje poslova za one u Južnoj Aziji ili drugim tržištima izvan Sjeverne Amerike.

Redovito provjeravajte Indeed za nove visokoplaćene otvorene pozicije u području data znanosti u vašem gradu ili zemlji.

7. Poslovi u Amazonu

Velike tehnološke tvrtke poput Amazona imaju visoko plaćene pozicije u području znanosti podataka koje obično nisu oglašene na uobičajenim stranicama za posao.

Za pronalazak tih ekskluzivnih prilika, posjetite Amazon.jobs i slične oglasne ploče tehničkih tvrtki.

Ove interne web stranice navode brojne uloge u znanosti podataka u različitim globalnim uredima.

Osiguravanje pozicije u području znanosti podataka u Amazonu

Većina poslova u području znanosti podataka u vodećim tehnološkim tvrtkama dostupna je samo na njihovim unutarnjim stranicama za karijeru.

Amazon aktivno zapošljava znanstvenike podataka za različite odjele, uključujući Alexu, AWS, trgovinu i operacije.

Ove pozicije nude atraktivne plaće i beneficije. Budite u toku s Amazon.jobs ako ciljate na poziciju u području znanosti podataka u vrhunskoj tehnološkoj tvrtki s izvrsnom naknadom i beneficijama.

Poslovi u području znanosti o podacima na koje se možete prijaviti na različitim platformama za zapošljavanje

Znanost o podacima je brzorastuće područje s raznovrsnim mogućnostima zapošljavanja na različitim platformama, uključujući praksu za znanost o podacima za one koji započinju svoje karijere.

Ovdje je sedam poslova u području znanosti o podacima na koje se možete prijaviti, svaki s vlastitim skupom odgovornosti i očekivanja plaće:

• Analitičar podataka: Analitičari podataka interpretiraju kompleksne skupove podataka kako bi pružili operativne uvide za donošenje odluka. Koriste statističke alate i tehnike za analizu podataka te jasno i sažeto prezentiraju svoje nalaze. Očekivanje plaće: 60.000 – 85.000 dolara godišnje.
• Inženjer strojnog učenja: Ti stručnjaci dizajniraju i implementiraju modele strojnog učenja kako bi riješili poslovne probleme. Tesno surađuju s znanstvenicima o podacima i inženjerima kako bi razvili algoritme koji mogu učiti iz podataka i raditi predikcije na temelju njih. Očekivanje plaće: 100.000 – 150.000 dolara godišnje.
• Pozicije znanstvenika o podacima: Znanstvenici o podacima koriste svoje stručnosti u statistici, matematici i računalnoj znanosti za izvlačenje uvida iz podataka. Grade prediktivne modele, provode eksperimente i komuniciraju svoje nalaze dionicima. Očekivanje plaće: 90.000 – 140.000 dolara godišnje.
• Analitičar poslovne inteligencije: BI analitičari koriste alate za analizu podataka i vizualizaciju kako bi pružili uvide koji pomažu tvrtkama u donošenju strateških odluka. Transformiraju sirove podatke u smislene izvještaje i nadzorne ploče. Očekivanje plaće: 70.000 – 95.000 dolara godišnje.
• Inženjer podataka: Inženjeri podataka grade i održavaju infrastrukturu potrebnu za generiranje, prikupljanje i analizu podataka. Osiguravaju da su podaci dostupni i upotrebljivi za znanstvenike o podacima i analitičare. Očekivanje plaće: 90.000 – 130.000 dolara godišnje.
• Inženjer velikih podataka: Specijalizirani za obradu velikih količina podataka, inženjeri velikih podataka razvijaju, održavaju i testiraju rješenja za velike podatke. Koriste tehnologije poput Hadoopa i Sparka za obradu i analizu velikih podataka. Očekivanje plaće: 100.000 – 145.000 dolara godišnje.
• Menadžer znanosti o podacima: Menadžeri znanosti o podacima vode timove stručnjaka za podatke kako bi postigli poslovne ciljeve. Nadziru razvoj i implementaciju strategija vođenih podacima te osiguravaju kvalitetu i točnost analiza podataka. Očekivanje plaće: 120.000 – 170.000 dolara godišnje.

Opće vještine i zahtjevi prije prijave za poslove iz područja znanosti o podacima

Za karijeru u znanosti o podacima, uključujući poslove znanosti o podacima na daljinu, potrebno je posjedovati nekoliko ključnih vještina i kvalifikacija:

• Matematika i statistika: Čvrsto razumijevanje matematičkih koncepata i statističkih tehnika temeljno je za analizu i interpretaciju podataka.
• Vještine programiranja: Vještine programiranja u jezicima poput Pythona, R-a ili SQL-a su ključne za manipulaciju i analizu podataka.
• Strojno učenje: Poznavanje algoritama strojnog učenja i njihovih primjena ključno je za izgradnju prediktivnih modela i rješavanje složenih problema.
• Vizualizacija podataka: Mogućnost stvaranja jasnih i informativnih vizualizacija važna je za komuniciranje spoznaja iz podataka ne-tehničkim dionicima.
• Uređivanje podataka: Vještine čišćenja, transformacije i organizacije sirovih podataka su potrebne za pripremu skupova podataka za analizu.
• Tehnologije velikih podataka: Poznavanje alata za velike podatke poput Hadoopa, Sparka ili Kafke može biti korisno za rukovanje obradom podataka velikih razmjera.
• Komunikacija: Potrebne su snažne komunikacijske vještine kako bi se učinkovito prenijele spoznaje iz podataka i surađivalo s članovima tima različitih struka.
• Rješavanje problema: Mogućnost kritičkog razmišljanja i kreativno rješavanje problema esencijalni su za razvoj inovativnih rješenja za izazove vezane uz podatke.

Posjedovanje relevantne diplome iz područja poput računalnih znanosti, statistike, matematike ili srodne discipline također može biti prednost.

Dodatno, stjecanje praktičnog iskustva putem praksi, projekata ili online tečajeva može povećati vašu zapošljivost na tržištu poslova znanosti o podacima.

Zaključak

Za osiguranje visoko plaćenog posla u području znanosti o podacima, iskoristite online platforme za pristup odličnim prilikama. 

Navedene sedam platformi mogu vas povezati s poslodavcima i klijentima koji traže vaše vještine u podacima. 

Kreirajte snažne profile ističući svoje stručnosti u znanosti o podacima. Prijavite se selektivno, ističući svoju vrijednost. Nastavite pokušavati i usvajati nove vještine dok čekate ponudu za posao.