Data Science Opportunities: Dowiedz się, jak składać aplikacje online na różnych platformach pracy.

Szukasz dobrze płatnej pracy w dziedzinie nauki danych? Zapoznaj się z tymi siedmioma platformami, aby znaleźć swoją następną okazję. 

Mimo niepewnych czasów, rozpoczęcie od jakiegoś miejsca jest kluczowe. Ten blog przeprowadzi Cię przez najlepsze platformy do znalezienia lukratywnych funkcji w dziedzinie nauki danych. 

Z uwagi na rosnące zapotrzebowanie na umiejętności danych, będziesz miał dostęp do możliwości pracy zdalnej, wolontariatu oraz tradycyjnych.

7 najlepszych platform do poszukiwania pracy online, na których możesz aplikować o pracę

Poniżej znajdziesz siedem najlepszych platform do szukania pracy online w obszarze nauk danych. 

1. LinkedIn

LinkedIn jest wiodącą platformą dla naukowców danych poszukujących wysoko płatnych stanowisk i uznania za swoje umiejętności. Zapewnia szeroki wachlarz możliwości pracy związanej z nauką danych w różnych branżach. Zaawansowane algorytmy platformy rekomendują oferty pracy odpowiadające Twojemu profilowi, umiejętnościom i zainteresowaniom, co sprawia, że poszukiwanie pracy staje się bardziej efektywne.

Stosowanie i nawiązywanie kontaktów

Możesz łatwo aplikować na stanowiska i bezpośrednio kontaktować się z rekruterami. 

LinkedIn ułatwia również poszerzanie swojej sieci zawodowej, umożliwiając nawiązywanie kontaktów z liderami w dziedzinie nauk o danych. 

Wzbogacanie swojego profilu o kluczowe umiejętności, projekty i rekomendacje sprawia, że jesteś bardziej widoczny dla rekruterów jako najlepszy kandydat.

Zostań na bieżąco

Platforma ułatwia śledzenie najnowszych trendów i najlepszych praktyk w dziedzinie nauki o danych.

Dostarcza wyselekcjonowane treści, abyś pozostawał(a) aktualny(a) i zachowywał(a) przewagę konkurencyjną w tej dziedzinie.

2. Wellfound

Wellfound, wcześniej znane jako AngelList Talent, to wiodąca platforma dla specjalistów ds. danych poszukujących wysoko płatnych stanowisk zdalnych w startupach i czołowych firmach technologicznych. 

Tworząc profil na Wellfound, specjaliści ds. danych zyskują dostęp do szerokiej gamy możliwości w szybko rozwijających się startupach.

Zróżnicowana Platforma

Platforma wyróżnia się swoją reaktywnością. Kandydaci często otrzymują odpowiedzi od menedżerów rekrutacyjnych w ciągu kilku dni od złożenia aplikacji.

Wellfound upraszcza proces znajdowania startupów, które współgrają z Twoimi wartościami i celami, pozwalając Ci efektywnie wykorzystać swoje umiejętności związane z danymi.

Znakomite źródło ofert pracy

Wellfound jest uznawany za doskonałe źródło możliwości z zakresu data science w ekosystemie startupów. 

Platforma dopasowuje oferty pracy do Twojego profilu i ekspertyzy, łącząc Cię z ekscytującymi młodymi firmami poszukującymi Twoich umiejętności.

3. Toptal

Toptal oferuje unikalną platformę do dobrze płatnych zleceń w pracy freelancerów oraz specjalistów z dziedziny nauk danych. 

Posiada sieć składającą się z najlepszych 3% profesjonalistów danych na świecie, co zapewnia elitarne status dla tych, którzy pracują poprzez tę platformę. 

Dostępne możliwości obejmują role takie jak freelancer naukowych danych, inżynierów danych i inżynierów uczenia maszynowego.

Stawki Płac i Klientela Projektu

Platforma jest znana z doskonałych stawek płac, co przyciąga najlepsze firmy, startupy i organizacje jako klientów. 

Dzięki temu praca jest zarówno wymagająca, jak i satysfakcjonująca, przyczyniając się do satysfakcjonującego doświadczenia zawodowego.

Wyłączna Sieć i Proces Selekcji

Bycie częścią wyłącznej sieci Toptal podnosi samoocenę jako profesjonalisty przetwarzania danych.

Rigorystyczny proces selekcji wymagany do akceptacji do sieci świadczy o umiejętnościach i osiągnięciach w dziedzinie.

4. Upwork

Upwork oferuje naukowcom danych dostęp do szerokiej gamy dobrze płatnych, elastycznych ofert pracy. 

Podobnie jak Fiverr, łączy freelancerów z klientami poszukującymi pracy opartej na projektach, stałych zleceń godzinowych, długoterminowych umów, i nawet potencjalnych pełnoetatowych stanowisk.

Tworzenie swojego portfolio na Upwork

Aby wyróżnić się, skup się na ulepszaniu swojego portfolio na Upwork. Podkreśl swoje konkretne umiejętności związane z nauką danych, narzędzia, którymi się posługujesz, oraz osiągnięcia z poprzednich projektów.

Regularnie sprawdzaj Upwork pod kątem nowych ofert pracy związanych z nauką danych, które pasują do twoich umiejętności. Przy składaniu aplikacji, podkreśl, w jaki sposób możesz przynieść wartość potencjalnym klientom.

5. Kolabtree

Kolabtree to platforma freelancingowa dedykowana naukowcom i ekspertom z branży. 

Zbudowanie reputacji wymaga czasu, ale Kolabtree oferuje potencjał lukratywnych stanowisk związanych z danymi. 

Inwestując około 2 godzin w tworzenie szczegółowego profilu, prezentującego osiągnięcia akademickie i zawodowe oraz obszary ekspertyzy, możesz przyciągnąć uwagę potencjalnych klientów.

Możliwości projektów i Negocjacje

Wiele projektów na platformie Kolabtree ma ustalone ceny, ale istnieje elastyczność w negocjowaniu stawek w oparciu o Twoje umiejętności i doświadczenie.

Na początku możesz natknąć się na projekty związane z danymi, które są słabiej płatne, gdy budujesz swoją obecność na platformie.

Jednakże, regularnie pomyślnie kończąc projekty, możesz zacząć być podejrzewany o lepiej płatne umowy. Platforma jest bardzo responsywna, umożliwiając klientom łatwe nawiązanie bezpośredniego kontaktu z Tobą w celu potencjalnych projektów odpowiadających Twoim umiejętnościom.

6. Rzeczywiście

Indeed to wiodąca platforma do wyszukiwania pracy, idealna do znalezienia dobrze płatnych lokalnych stanowisk z dziedziny data science, zwłaszcza poza Ameryką Północną. 

Utwórz profil i aplikuj selektywnie, aby skontaktować się z licznymi możliwościami w dziedzinie data science w Twojej okolicy. 

Unikaj nadmiernego składania wniosków – aplikuj tylko do ofert pracy, które pasują do Twoich umiejętności.

Znajdowanie pracy w dziedzinie Data Science

Indeed jest znany z ofert pracy na poziomie początkującym i junior w dziedzinie data science. Jednakże, posiadając odpowiednie doświadczenie, można również znaleźć zaawansowane i stanowiska na poziomie senior. 

Indeed jest często preferowaną platformą do poszukiwania pracy lokalnej dla mieszkańców Azji Południowej lub innych rynków poza Ameryką Północną. 

Często sprawdzaj Indeed w poszukiwaniu nowych lepiej płatnych stanowisk w dziedzinie data science w swoim mieście lub kraju.

7. Oferty pracy w Amazon

Wielkie firmy technologiczne takie jak Amazon oferują wysoko płatne stanowiska z zakresu nauk danych, które zazwyczaj nie są reklamowane na popularnych portalach z ofertami pracy. 

Aby znaleźć te wyjątkowe możliwości, odwiedź stronę Amazon.jobs oraz podobne tablice ofert pracy firm technologicznych. 

Na tych wewnętrznych stronach internetowych znajdziesz liczne stanowiska z zakresu nauk danych w różnych biurach na całym świecie.

Zdobywanie stanowiska w dziedzinie nauk o danych w firmie Amazon

Większość stanowisk związanych z naukami o danych w wiodących firmach technologicznych jest dostępna tylko na ich wewnętrznych stronach kariery. Amazon aktywnie poszukuje naukowców danych do różnych działów, w tym Alexa, AWS, handlu detalicznego i operacji. Te stanowiska oferują atrakcyjne wynagrodzenia i korzyści. Jeśli dążysz do pracy w dziedzinie nauk o danych w czołowej firmie technologicznej z doskonałym wynagrodzeniem i dodatkami, śledź Amazon.jobs.

Oferty pracy związane z Data Science, na które możesz aplikować na różnych platformach

Data Science to dynamicznie rozwijająca się dziedzina z różnorodnymi możliwościami zatrudnienia na różnych platformach, włączając w to staże związane z Data Science dla tych, którzy rozpoczynają swoje kariery.

Oto siedem stanowisk z obszaru Data Science, na które możesz aplikować, z różnymi zakresem obowiązków i oczekiwaniami płacowymi:

• Analityk Danych: Analitycy danych interpretują złożone zbiory danych, dostarczając praktyczne wskazówki do podejmowania decyzji. Korzystają z narzędzi i technik statystycznych do analizy danych oraz prezentują swoje wyniki w sposób jasny i zwięzły. Oczekiwana pensja: od 60 000 do 85 000 dolarów rocznie.
• Inżynier Machine Learning: Ci specjaliści projektują i wdrażają modele uczenia maszynowego mające na celu rozwiązywanie problemów biznesowych. Współpracują blisko z Data Scientistami oraz inżynierami, aby opracować algorytmy, które mogą uczyć się i dokonywać prognoz na podstawie danych. Oczekiwana pensja: od 100 000 do 150 000 dolarów rocznie.
• Stanowiska Data Scientist: Data Scientist korzystają ze swojej wiedzy z zakresu statystyki, matematyki i informatyki, aby wydobyć wnioski z danych. Budują modele predykcyjne, przeprowadzają eksperymenty i komunikują swoje wyniki interesariuszom. Oczekiwana pensja: od 90 000 do 140 000 dolarów rocznie.
• Analityk Business Intelligence: Analitycy BI korzystają z narzędzi analizy danych i wizualizacji, aby dostarczyć wnioski, które pomagają firmom podejmować strategiczne decyzje. Przetwarzają surowe dane w celu tworzenia znaczących raportów i pulpitu cyfrowego. Oczekiwana pensja: od 70 000 do 95 000 dolarów rocznie.
• Inżynier Danych: Inżynierowie danych budują i utrzymują infrastrukturę niezbędną do generowania, zbierania i analizowania danych. Zapewniają, że dane są dostępne i użyteczne dla Data Scientistów i analityków. Oczekiwana pensja: od 90 000 do 130 000 dolarów rocznie.
• Inżynier Big Data: Specjalizując się w obsłudze dużych zbiorów danych, inżynierowie Big Data opracowują, utrzymują i testują rozwiązania Big Data. Wykorzystują technologie takie jak Hadoop i Spark do przetwarzania i analizy dużych danych. Oczekiwana pensja: od 100 000 do 145 000 dolarów rocznie.
• Kierownik Data Science: Kierownicy Data Science prowadzą zespoły specjalistów danych w osiąganiu celów biznesowych. Nadzorują rozwój i wdrażanie strategii opartych na danych, zapewniając jakość i dokładność analiz danych. Oczekiwana pensja: od 120 000 do 170 000 dolarów rocznie.

Umiejętności ogólne i wymagania przed aplikacją na stanowiska związane z data science

Aby rozpocząć karierę w dziedzinie data science, w tym zdalne stanowiska związane z data science, istnieje kilka kluczowych umiejętności i kwalifikacji, którymi powinieneś dysponować:

• Matematyka i Statystyka: Solidne zrozumienie pojęć matematycznych i technik statystycznych jest fundamentalne dla analizowania oraz interpretowania danych.
• Umiejętności programistyczne: Biegłość w językach programowania takich jak Python, R czy SQL jest niezbędna do manipulowania i analizowania danych.
• Uczenie maszynowe: Wiedza na temat algorytmów uczenia maszynowego oraz ich zastosowań jest kluczowa dla budowania modeli predykcyjnych oraz rozwiązywania złożonych problemów.
• Wizualizacja danych: Zdolność tworzenia czytelnych i informatywnych wizualizacji jest istotna do komunikowania wniosków z danych do interesariuszy niebędących technicznie zorientowanymi.
• Przetwarzanie danych: Umiejętności w czyszczeniu, transformowaniu oraz organizowaniu surowych danych są niezbędne do przygotowania zbiorów danych do analizy.
• Technologie big data: Zaznajomienie ze specjalistycznymi narzędziami do przetwarzania dużych ilości danych, takimi jak Hadoop, Spark czy Kafka, może być korzystne dla obsługi przetwarzania danych w dużym zakresie.
• Komunikacja: Silne umiejętności komunikacyjne są wymagane do efektywnego przekazywania wyników związanych z danymi oraz współpracy z członkami zespołu o różnym doświadczeniu.
• Rozwiązywanie problemów: Zdolność do krytycznego myślenia i twórczego rozwiązywania problemów jest istotna dla opracowywania innowacyjnych rozwiązań związanych z danymi.

Posiadanie odpowiedniego stopnia naukowego w dziedzinach takich jak informatyka, statystyka, matematyka lub pokrewnych może być również korzystne.

Ponadto, zdobycie praktycznego doświadczenia poprzez staże, projekty lub kursy online może zwiększyć Twoją atrakcyjność na rynku pracy związanej z data science.

Podsumowanie

Aby zdobyć dobrze płatną pracę w dziedzinie nauk danych, skorzystaj z platform online, aby mieć dostęp do świetnych możliwości. 

Opisane siedem platform może połączyć cię z pracodawcami i klientami poszukującymi twoich umiejętności z zakresu danych. 

Stwórz silne profile, podkreślając swoje umiejętności w dziedzinie nauk danych. Stosuj się selektywnie, prezentując swoją wartość. Nieustannie próbuj i ucz się nowych umiejętności czekając na ofertę pracy.