Duomenų mokslo galimybės: Sužinokite, kaip pateikti savo paraišką internetu skirtinguose darbo platformose

Ar ieškote aukšto atlyginimo duomenų mokslo darbo? Tyrinėkite šias septynias platformas, kad rastumėte savo kitą galimybę. 

Nepaisant neaiškių laikų, pradėti kažkur yra pagrindinis dalykas. Šiame bloge jums bus pristatyti geriausi platformos, skirtos pelningų duomenų mokslo darbų paieškai. 

ADVERTISEMENT

Susidūrus su augančiu duomenų įgūdžių paklausa, turėsite prieigą prie nuotolinio, laisvai samdomo ir tradicinių galimybių.

Geriausios 7 internetinės darbo platformos, į kurias galite kreiptis dėl darbo vietų

Žemiau yra septynios geriausios internetinės darbo platformos, skirtos duomenų mokslo galimybėms. 

1. LinkedIn

LinkedIn yra pirmaujanti platforma, kurioje duomenų mokslininkai ieško aukšto atlyginimo darbo vietų ir jų įgūdžių pripažinimo. 

ADVERTISEMENT

Ji siūlo įvairių pramonės sričių duomenų mokslo darbų galimybių gausą. 

Platformos pažangūs algoritmai rekomenduoja darbų pasiūlymus, atitinkančius jūsų profilį, įgūdžius ir interesus, padedant naudotojams efektyviau ieškoti darbo.

Pateikimas ir tinklinimas

Jūs lengvai galite kreiptis dėl pozicijų ir tiesiogiai susisiekti su darbuotojų atrankos specialistais.

ADVERTISEMENT

LinkedIn taip pat palengvina jūsų profesinio tinklo išplėtimą, leidžia jungtis su duomenų mokslo lyderiais.

Pagerinus savo profilį įtraukiant pagrindines įgūdžius, projektus ir rekomendacijas, padedate tapti matomesniu darbuotojų atrankos specialistams kaip vienas iš geriausių kandidatų.

Būti informuoti

Ši platforma palengvina informacijos gavimą apie naujausias tendencijas ir geriausius duomenų mokslo praktikas.

Ji teikia rinktą turinį, padedantį jums būti naujienomis ir išlaikyti konkurencinį pranašumą šioje srityje.

2. Gerai rasta

Wellfound, anksčiau vadinama AngelList Talent, yra pirmaujanti platforma, skirta duomenų mokslininkams, ieškantiems aukšto apmokėjimo nuotolinio darbo pozicijų startuose ir pagrindinėse technologijų įmonėse. 

Profilį sukūrę duomenų mokslininkai per Wellfound gali pasiekti įvairių galimybių sparčiai augančiuose startuose.

Sudaryta platforma

Platforma išsiskiria savo reaktyvumu. Kandidatai dažnai gauna atsakymus iš darbdavių per kelias dienas nuo pateikimo.

Wellfound supaprastina procesą, norint rasti startuolius, kurie atitiktų jūsų vertybes ir tikslus, leisdama jums efektyviai pritaikyti savo duomenų įgūdžius.

Puikus darbo šaltinis

„Wellfound“ yra pripažįstamas kaip puikus šaltinis duomenų mokslui darbo pasiūlymams startuolių ekosistemoje.  

Ši platforma adaptuoja darbo pasiūlymus pagal jūsų profilį ir įgūdžius, padedama jums susisiekti su įdomiomis jaunomis įmonėmis, ieškančiomis jūsų sugebėjimų.

3. Toptal

Toptal siūlo unikalų platformą aukštai apmokamiems laisvai samdomiems ir kontrakto duomenų mokslų darbams. 

Ji pasižymi tinklu, kurį sudaro geriausi 3% duomenų profesionalų pasaulyje, suteikiantis elitinį statusą tiems, kurie dirba per platformą. 

Galimi darbo pasiūlymai apima vaidmenis kaip laisvai samdomi duomenų mokslininkai, duomenų inžinieriai ir mašininio mokymosi inžinieriai.

Projekto atlyginimo norma ir klientai

Platforma žinoma dėl puikių atlyginimo normų, pritraukianti aukščiausio lygio įmones, startuolius ir organizacijas kaip klientus. 

Tai užtikrina, kad darbas būtų iššūkis ir apsidovanojantis, prisidedant prie įdomaus profesinio patyrimo.

Ekskluzyvinė tinklo ir atrankos procesas

Deja, karantino metu automobiliai nebuvo naudojami taip intensyviai, kaip tikėtasi.

Griežtoji atrankos procedūra, reikalaujama įsijungti į tinklą, yra liudijimas apie jūsų įgūdžius ir pasiekimus šioje srityje.

4. Upwork

Upwork teikia duomenų mokslininkams plačias ir aukščiausias sumas mokančias, lankstias darbo galimybes. Kaip ir „Fiverr“, ji jungia laisvai samdomus darbuotojus su klientais, ieškančiais projektinių darbų, valandinės užimtumo, ilgalaikių sutarčių ir net potencialių visam laikui skirtų pareigų.

Kurdami savo Upwork portfolio

Norėdami išsiskirti, sutelkite dėmesį į savo Upwork portfolio gerinimą. Pabrėžkite savo konkrečias duomenų mokslo žinias, įrankius, kuriuose esate patyręs, bei pasiekimus iš ankstesnių projektų.

Reguliariai tikrinkite Upwork naujus duomenų mokslo darbo skelbimus, kurie atitiktų jūsų įgūdžius. Kreipdamiesi, pabrėžkite, kaip galite pridėti vertę potencialiems klientams.

5. Kolabtree

Kolabtree yra freelance platforma, pritaikyta mokslininkams ir pramonės ekspertams.

Reputacijos kūrimas užima laiką, bet Kolabtree siūlo galimybę gauti pelningas duomenų mokslo pozicijas.

<p'užtrkite apie 2 valandas sukurdami išsamų profilį, kuriame pateiksite akademinius ir profesinius įgaliojimus, pasiekimus ir ekspertizę, galite pritraukti potencialių klientų dėmesį.

Projektų galimybės ir derybos

Dažnai „Kolabtree“ platformoje yra projektų su fiksuotomis kainomis, tačiau yra lankstumo deryboms dėl įkainiavimo pagal jūsų gebėjimus ir patirtį. 

Pirmaisiais etapais gali pasitaikyti mažiau apmokami duomenų projektai, tuo metu kai įsitvirtinate platformoje. 

Tačiau, nuolat sėkmingai įvykdę projektus, galite pradėti būti pasiūlyti geriau apmokami kontraktai. Platforma labai reaguoja, leisdama klientams lengvai susisiekti tiesiogiai su jumis dėl potencialių projektų, atitinkančių jūsų įgūdžius.

6. Iš tikrųjų

Indeed yra viena iš populiariausių darbo paieškos platformų, idealiai tinka aukščiausios kvalifikacijos vietiniams duomenų mokslo darbams rasti, ypač už Šiaurės Amerikos ribų.

Sukurkite profilį ir taikykite selektyviai, kad galėtumėte susisiekti su įvairiomis datų mokslų galimybėmis jūsų rajone.

Vengti siųsti per daug paraiškų – taikytis tik į darbus, kurie labai atitinka jūsų įgūdžius.

Finding Data Science Jobs

Indeed is known for its entry-level and junior data science listings. However, with the right experience, you can also find advanced and senior-level positions. 

Indeed is often the preferred platform for local job hunting for those in South Asia or other markets outside North America. 

Regularly check Indeed for new high-paying data science openings in your city or country.

7. „Amazon“ darbo pasiūlymai

Didelės technologijų kompanijos, tokios kaip Amazon, siūlo aukšto atlygio duomenų mokslo pareigas, kurios paprastai nėra skelbiamos įprastuose darbo skelbimų tinklalapiuose.

Norėdami rasti šias unikalias galimybes, apsilankykite Amazon.jobs ir panašiuose technologijų kompanijų darbo skelbimų tinklalapiuose.

Šiuose vidiniuose tinklalapiuose pateikiami įvairių pasaulio biurų duomenų mokslo vaidmenys.

Užtikrinti duomenų mokslo poziciją „Amazon“

Dauguma duomenų mokslo darbų pagrindinėse technologijų įmonėse yra prieinami tik jų vidinėje karjeros svetainėje.

„Amazon“ aktyviai renka duomenų mokslininkus įvairioms skyriams, įskaitant „Alexa“, „AWS“, prekybą ir operacijas.

Šios pozicijos siūlo patrauklias algas ir privalumus. Sekite „Amazon.jobs“, jei siekiate duomenų mokslo pozicijos viršutinėje technologijų įmonėje su puikiais atlyginimais ir pramogomis.

Duomenų mokslas darbai, kuriuos galite ieškoti skirtingose darbo platformose

Duomenų mokslas yra sparčiai auganti sritis su įvairiomis darbo galimybėmis įvairiose platformose, įskaitant duomenų mokslo stažuotes tiems, kurie pradedantys savo karjerą.

Čia yra septyni duomenų mokslų darbai, į kuriuos galite pretenduoti, kiekvienas su savo atsakomybių rinkiniu ir atlygio lūkesčiais:

  • Duomenų analitikas: Duomenų analitikai interpretuoja sudėtingus duomenų rinkinius, kad suteiktų reikiamų įžvalgų sprendimams priimti. Jie naudoja statistinius įrankius ir technikas duomenų analizei ir pateikia savo išvadas aiškiai ir suprantamai. Atlygio lūkesčiai: $60,000 – $85,000 per metus.
  • Mašininio mokymo inžinierius: Šie specialistai projektuoja ir įgyvendina mašininio mokymo modelius, kad išsprestų verslo problemas. Jie glaudžiai bendradarbiauja su duomenų mokslininkais ir inžinieriais, kad vystytų algoritmus, kurie galėtų mokytis iš duomenų ir daryti prognozes. Atlygio lūkesčiai: $100,000 – $150,000 per metus.
  • Duomenų mokslininko pozicijos: Duomenų mokslininkai naudoja savo ekspertizę statistikoje, matematikoje ir kompiuterijos srityje, kad išgautų įžvalgas iš duomenų. Jie kuria prognozavimo modelius, atlieka eksperimentus ir bendrauja savo išvadas su suinteresuotais asmenimis. Atlygio lūkesčiai: $90,000 – $140,000 per metus.
  • Verslo intelekto analitikas: BI analitikai naudoja duomenų analizės ir vizualizavimo įrankius, kad suteiktų įžvalgas, padedančias verslams priimti strateginius sprendimus. Jie transformuoja žalius duomenis į prasmingus ataskaitas ir informacijos suvestines. Atlygio lūkesčiai: $70,000 – $95,000 per metus.
  • Duomenų inžinierius: Duomenų inžinieriai kuria ir palaiko infrastruktūrą, reikalingą duomenų generavimui, rinkimui ir analizei. Jie užtikrina, kad duomenys būtų pasiekiami ir naudojami duomenų mokslininkams ir analitikams. Atlygio lūkesčiai: $90,000 – $130,000 per metus.
  • Didelių duomenų inžinierius: Specializuodamiesi dideliais duomenų kiekiais, didelių duomenų inžinieriai kūria, palaiko savo ir testuoja didelių duomenų sprendimus. Jie naudoja technologijas kaip Hadoop ir Spark, kad apdorotų ir analizuotų didelius duomenis. Atlygio lūkesčiai: $100,000 – $145,000 per metus.
  • Duomenų mokslo vadovas: Duomenų mokslo vadovai veda duomenų profesionalų komandas siekiant verslo tikslų. Jie stebi duomenimis pagrįstų strategijų kūrimą ir įgyvendinimą bei užtikrina duomenų analizės kokybę ir tikslumą. Atlygio lūkesčiai: $120,000 – $170,000 per metus.

Bendrieji įgūdžiai ir reikalavimai prieš ieškant duomenų mokslo darbų

Norint pasirinkti karjerą duomenų moksle, įskaitant nuotolinius duomenų mokslo darbus, svarbu turėti kelis pagrindinius įgūdžius ir kvalifikaciją:

  • Matematika ir statistika: Sąžiningas matematinių sąvokų ir statistinių technikų supratimas yra pagrindinis duomenų analizės ir interpretavimo elementas.
  • Programavimo įgūdžiai: Mokėjimas naudotis programavimo kalbomis, tokiomis kaip Python, R ar SQL, yra būtinas duomenų manipuliavimui ir analizei.
  • Mašininis mokymas: Žinios apie mašininio mokymo algoritmus ir jų taikymo sritis yra esminės kuriant prognozinius modelius ir sprendžiant sudėtingus uždavinius.
  • Duomenų vizualizacija: Sugebėjimas kurti aiškius ir informatyvius vizualizacijos elementus yra svarbus duomenų įžvalgų perdavimui ne techniniams susidomėjusiems asmenims.
  • Duomenų tvarkymas: Įgūdžiai valyti, transformuoti ir organizuoti žaliąją duomenų medžiagą yra būtini duomenų rinkinių analizei.
  • Didelių duomenų technologijos: Susipažinimas su didelių duomenų įrankiais, tokiomis kaip Hadoop, Spark ar Kafka, gali būti naudingas tvarkant masinio masto duomenis.
  • Komunikacija: Reikalingi stiprūs komunikacijos įgūdžiai, kad būtų galima efektyviai perteikti duomenis ir bendradarbiauti su komandomis iš įvairių sričių.
  • Problemų sprendimas: Gebėjimas kritiškai mąstyti ir kūrybingai spręsti problemas yra būtinas kūrybiškų sprendimų kūrimui susijusiems su duomenimis iššūkiams spręsti.

Turint reikiamą išsilavinimą tokiomis srityse kaip informatika, statistika, matematika ar panašioje disciplinoje, gali būti privalumų.

Be to, praktinė patirtis per praktikas, projektus ar internetinius kursus gali pagerinti jūsų įsidarbinamumą duomenų mokslo darbo rinkoje.

Išvados

Siekiant gauti aukštai apmokamą darbą duomenų mokslo srityje, naudokite internetinius platformas, kad galėtumėt pasinaudoti puikiomis galimybėmis.

Minėtosios septynios platformos gali jums padėti susisiekti su darbdaviais ir klientais, ieškančiais jūsų duomenų įgūdžių.

Sukurkite stiprius profilius, kuriuose atkreipiamas dėmesys į jūsų duomenų mokslo įgūdžius. Taikykite selektyviai, demonstruodami savo vertę. Tęskite bandymus ir mokėkitės naujų įgūdžių, laukdami darbo pasiūlymo.

Skaityti kitomis kalbomis