Adat tudomány lehetőségek: Tanulj meg jelentkezni online különböző álláshirdetési platformokon

Keresed a magas fizetésű adattudományi munkát? Fedezd fel ezeket a hét platformot, hogy megtaláld következő lehetőségedet.

Annak ellenére, hogy bizonytalan idők járnak, az elindulás a legfontosabb. Ez a blog segít abban, hogy a legjobb platformokat megtaláld a jövedelmező adattudományi pozíciók megtalálásához.

ADVERTISEMENT

Az adatkezelési készségek iránt növekvő igénynek köszönhetően hozzáférhetsz a távoli, szabadúszó és hagyományos lehetőségekhez is.

Az 7 Legjobb Online Állásplatform, Ahol Jelentkezhetsz állásokra

Íme hét vezető online állásplatform adat tudományi lehetőségek számára. 

1. LinkedIn

A LinkedIn vezető platform a data scientistek számára, akik magas fizetésű pozíciókat keresnek és elismerést szeretnének kapni a készségeikért. 

ADVERTISEMENT

Széles körű adat tudományos munkalehetőségeket kínál különböző iparágakban. 

A platform fejlett algoritmusai ajánlott pozíciókat kínálnak, melyek megfelelnek az Ön profiljának, készségeinek és érdeklődésének, így hatékonyabbá teszi a állások keresését.

Állásfelvevés és kapcsolatépítés

Pozíciókra könnyedén jelentkezhetsz és közvetlenül felveheted a kapcsolatot a toborzókkal.

ADVERTISEMENT

A LinkedIn segíti az szakmai kapcsolati hálód bővítését, lehetővé téve, hogy kapcsolatba lépj adatelemző vezetőkkel.

Profilod optimalizálásával, kulcsfontosságú készségek, projektek és ajánlások hozzáadásával láthatóbb leszel a toborzók számára, mint egy kitűnő jelölt.

Állandóan tájékozottnak maradás

A platform egyszerűsíti az aktuális trendek és legjobb gyakorlatok követését a adattudomány területén.

Gondosan összeállított tartalommal rendelkezik, hogy mindig naprakész legyél, segítve ezzel a versenyelőny megtartásában a szakterületeden.

2. Wellfound

Wellfound, korábban ismert AngelList Talent néven, vezető platform a data scientistek számára, akik magas fizetésű távoli pozíciókat keresnek startupokban és a legjobb tech cégeknél.

Ha létrehoznak egy profilt a Wellfoundon, a data scientistek széles körű lehetőségekhez jutnak gyorsan növekvő startupokban.

Adaptable Platform

A platform kiemelkedik az adaptabilitása miatt. A jelentkezők gyakran néhány napon belül választ kapnak a toborzási menedzserektől.

A Wellfound egyszerűsíti a startupok megtalálásának folyamatát, amelyek összhangban vannak az értékeiddel és céloiddal, lehetővé téve számodra, hogy hatékonyan alkalmazd az adatelemzői készségeidet.

Kiváló Állásforrás

A Wellfound-t elismerték az adattudományi munkalehetőségek kiemelkedő forrásaként a startup ökoszisztémában.

A platform az Ön profiljához és szaktudásához igazítja az állásajánlatokat, kapcsolatot teremtve Önt izgalmas fiatal vállalatokkal, amelyek az Ön készségeit keresik.

3. Toptal

Toptal egyedi platformot kínál a magas fizetésű szabadúszó és szerződéses adat tudományi munkák számára. 

Dicsőít egy hálózatot, amely a globális adat szakemberek legfelső 3%-át foglalja magában, és kivételes státuszérzetet teremt azok számára, akik a platformon keresztül dolgoznak. 

A rendelkezésre álló lehetőségek közé tartoznak a szabadúszó adat tudósok, adatmérnökök és gépi tanulás mérnökök szerepei.

Projekt Díjszabások és Ügyfélkör

A platform híres kiváló díjszabásairól, melyek magukkal vonzzák a legjobb cégeket, kezdő vállalkozásokat és szervezeteket is mint ügyfeleket.

Ez biztosítja, hogy a munka egyaránt kihívást jelent és jutalmazó, hozzájárulva ezzel az örömteli szakmai tapasztalathoz.

Kizárólagos hálózat és szűrési folyamat

A Toptal kizárólagos hálózatának tagjaként részesülni valaki önbizalmának növekedésében, mint adattudományi szakember.

A hálózatba való felvételhez szükséges szigorú szűrési folyamat igazolásul szolgál valaki képességeire és eredményeire a területen.

4. Upwork

Az Upwork széles körű, jól fizető és rugalmas munkalehetőségeket kínál adat tudósok számára. 

Mint a Fiverr, itt a szabadúszókat olyan ügyfelekkel köti össze, akik projekt-alapú munkát, óránkénti megbízásokat, hosszú távú szerződéseket és akár potenciális teljes munkaidős pozíciókat keresnek.

Upwork Portfóliód felépítése

Kiemelkedés érdekében összpontosítsd az Upwork portfóliód fejlesztésére. Hangsúlyozd konkrét adattudományi készségeidet, eszközöket, amelyekben jártas vagy, valamint korábbi projektek eredményeit.

Figyeld rendszeresen az Upwork új adattudományi állásajánlatait, amelyek megfelelnek készségeidnek. Amikor jelentkezel, hangsúlyozd, hogyan tudnál értéket teremteni a lehetséges ügyfelek számára.

5. Kolabtree

Kolabtree egy tudósok és ipari szakértők számára kialakított szabadúszó platform.

Egy jó hírnév kialakítása időbe telik, de a Kolabtree lehetőséget kínál a jövedelmező adat tudomány pozíciókra.

Körülbelül 2 óra befektetésével részletes profil létrehozásával, mely bemutatja az akadémiai és szakmai igazolványokat, sikereket és szakértelmi területeket, vonzóvá teheti magát leendő ügyfelek számára.

Projekt lehetőségek és tárgyalások

Sok projekt a Kolabtree-n fix áron érhető el, de van lehetőség az árakról tárgyalni a képességeid és tapasztalatod alapján. 

Kezdetben alacsonyabb fizetésű adatprojektekkel találkozhatsz, amint magadat felépíted a platformon. 

Azonban a projektek sikeres befejezése után kezdhetnek feléledni a lehetőségek a jobban fizetett szerződések számára. A platform nagyon reagív, lehetővé téve az ügyfelek számára, hogy közvetlenül felvegyenek veled a potenciális projektekkel kapcsolatban, amelyek megfelelnek a készségeidnek.

6. Valóban

Indeed egy kiemelkedő álláskereső platform, ideális a magas fizetésű helyi adattudományi pozíciók megtalálásához, különösen Észak-Amerikán kívül. 

Hozzon létre egy profilat, és válogatva jelentkezzen, hogy kapcsolatba kerüljön több adattudományi lehetőséggel a környékén. 

Kerülje a felesleges jelentkezéseket – csak olyan állásokra jelentkezzen, amelyek szorosan illeszkednek a készségeihez.

Adat Tudományi Állások Keresése

A Indeed ismert az alap- és junior adattudományi pozícióiról. Azonban a megfelelő tapasztalattal haladó vagy senior pozíciókat is találhatsz. 

A Indeed gyakran a legkedveltebb platform a helyi álláskereséshez Dél-Ázsiában vagy más piacokon, Észak-Amerika kívül. 

Ellátogass rendszeresen a Indeed oldalára, hogy új magas fizetésű adattudományi pozíciók után kutass a városodban vagy országodban.

7. Amazon állások

Nagy technológiai cégek, mint az Amazon, olyan jól fizető adat tudományi pozíciókat kínálnak, amelyek általában nem szerepelnek a közönséges állásportálokon. 

Ezeket az exkluzív lehetőségeket megtalálhatod a Amazon.jobs és hasonló tech cégek álláshirdetési oldalain. 

Ezek az belső honlapok számos adat tudományos pozíciót listáznak különböző globális irodákban.

Az adat tudományi pozíció megszerzése az Amazonnál

A vezető technológiai vállalatoknál az adat tudományi munkahelyek általában csak belső karriercikkeként elérhetőek.. 

Az Amazon aktívan toboroz adat tudósokat különböző osztályokhoz, ideértve az Alexát, az AWS-t, az értékesítést és a működést. 

Ezek a pozíciók vonzó fizetéseket és juttatásokat kínálnak. Tartsd szemmel az Amazon.jobs-ot, ha egy olyan adat tudományi szerepre pályázol, amely jó fizetési lehetőségeket és előnyöket kínál egy első osztályú technológiai vállalatnál.

Jelentkezhető adattudományi munkakörök különböző munka platformokon

Az adattudomány egy gyorsan növekvő terület, változatos munkalehetőségekkel különböző platformokon, beleértve az adattudományi gyakornoki pozíciókat az előrelépő karrierű szakembereknek.

Itt van hét adattudományi munkakör, amire jelentkezhet, mindegyik saját felelősségkörrel és fizetési várakozással:

  • Adatelemző: Az adatelemzők bonyolult adathalmazokat értelmeznek, hogy használható információkat nyújtsanak a döntéshozatalhoz. Statisztikai eszközöket és technikákat használnak az adatok elemzéséhez, valamint eredményeiket világosan és tömören ismertetik. Fizetési várakozás: évente 60,000 – 85,000 dollár.
  • Gépi tanulás mérnök: Ezek a szakemberek gépi tanulási modelleket terveznek és valósítanak meg, hogy üzleti problémákat oldjanak meg. Szorosan együttműködnek az adattudósokkal és mérnökökkel algoritmusok kifejlesztése érdekében, melyek tanulnak és előrejelzéseket tesznek az adatokra. Fizetési várakozás: évente 100,000 – 150,000 dollár.
  • Adattudós pozíciók: Az adattudósok statisztikai, matematikai és számítástechnikai szaktudásukat alkalmazzák az adatból történő információk kinyerésére. Előrejelző modelleket építenek, kísérleteket végeznek és eredményeiket a döntéshozóknak közlik. Fizetési várakozás: évente 90,000 – 140,000 dollár.
  • Vállalati intelligencia elemző: Az BI elemzők adatelemzési és vizualizációs eszközöket használnak, hogy információkat nyújtsanak a vállalatoknak stratégiai döntések meghozatalához. Az alapadatokat értelmes jelentésekké és vezérlőpultokká alakítják át. Fizetési várakozás: évente 70,000-95,000 dollár.
  • Adatmérnök: Az adatmérnökök az adatgenerálás, gyűjtés és elemzés infrastruktúráját építik és karbantartják. Biztosítják, hogy az adatok hozzáférhetők és használhatók legyenek az adattudósok és elemzők számára. Fizetési várakozás: évente 90,000-130,000 dollár.
  • Nagyadat mérnök: A nagy mennyiségű adatok kezelésére specializálódott nagyadat mérnökök nagyadatmegoldásokat fejlesztenek, karbantartanak és tesztelnek. Hadoop és Spark technológiákat használnak nagyadatok feldolgozására és elemzésére. Fizetési várakozás: évente 100,000 – 145,000 dollár.
  • Adattudományi vezető: Az adattudományi vezetők adat szakemberekből álló csapatokat vezetnek a vállalati célkitűzések eléréséhez. Felügyelik az adatalapú stratégiák kifejlesztését és végrehajtását, valamint biztosítják az adatelemzések minőségét és pontosságát. Fizetési várakozás: évente 120,000-170,000 dollár.

Általános készségek és követelmények a Data Science állások megpályázása előtt

Data science karrier felépítése során, ideértve a távoli data science állásokat is, számos kulcsfontosságú készség és elvárás van, amivel rendelkezned kell:

  • Matematika és Statisztika: Egy szilárd matematikai fogalomismeret és statisztikai technikák értése alapvető fontosságú az adatok elemzéséhez és értelmezéséhez.
  • Programozói készségek: A programozási nyelvek, mint például Python, R vagy SQL magabiztos használata alapvető fontosságú az adatok kezeléséhez és elemzéséhez.
  • Gépi Tanulás: A gépi tanulás algoritmusainak és alkalmazásainak ismerete elengedhetetlen a prediktív modellek építéséhez és bonyolult problémák megoldásához.
  • Adatvizualizáció: A tiszta és informatív vizualizációk létrehozásának képessége fontos az adatértékelések kommunikálásához a nem technikai érdeklődők felé.
  • Adatfeldolgozás: Készségek az adatok tisztításához, átalakításához és szervezéséhez nélkülözhetetlenek az adatkészletek elemzéséhez való felkészítéshez.
  • Nagy adat technológiák: A nagy adat eszközök, mint például a Hadoop, Spark vagy Kafka ismerete hasznos lehet a nagy mennyiségű adatfeldolgozás kezeléséhez.
  • Kommunikáció: Erős kommunikációs készségekre van szükség az adatelérésekre vonatkozó tapsztalatok hatékony átadásához és a különböző háttérrel rendelkező csapattagokkal való együttműködéshez.
  • Problémamegoldás: A kritikus gondolkodási és a problémák kreatív megoldására való képesség lényeges az adattal kapcsolatos kihívások újszerű megoldásainak kidolgozásához.

A számítástechnika, statisztika, matematika vagy egyéb kapcsolódó területen szerzett releváns diploma megszerzése is előnyös lehet.

Emellett a gyakorlati tapasztalat szerzése gyakornoki állásokon, projekteken vagy online tanfolyamokon keresztül növelheti a foglalkoztathatóságát a data science álláspiacon.

Összefoglalás

Egy magas fizetésű adattudományi állás biztosítása érdekében használj online platformokat, hogy nagyszerű lehetőségekhez juss. A hét említett platform kapcsolatot teremthet a munkaadókkal és ügyfelekkel, akik adataidra vágynak. Készíts erős profilokat, amelyek hangsúlyozzák az adattudományi szakértelmedet. Jelentkezz szelektíven, bemutatva az értékedet. Ne add fel, tanulj új készségeket, miközben várod az állásajánlatot.

Olvasás más nyelven