Возможности в области науки о данных: Узнайте, как подать заявку онлайн на различных платформах для поиска работы

Ищете высокооплачиваемую работу по науке о данных? Исследуйте эти семь платформ, чтобы найти свою следующую возможность. 

Не смотря на неопределенные времена, начать где-то – важный момент. В этом блоге мы проведем вас через лучшие платформы для поиска прибыльных ролей в области науки о данных. 

С увеличением спроса на навыки работы с данными, у вас будет доступ к удаленной, фрилансовой и традиционной работе.

7 лучших онлайн-платформ для поиска работы, на которых вы можете подавать заявки на вакансии

Ниже представлены семь лучших онлайн-платформ для поиска вакансий по данным исследованиям. 

1. LinkedIn

LinkedIn – это ведущая платформа для специалистов по анализу данных, стремящихся к высокооплачиваемым должностям и признанию их навыков. Он предлагает широкий спектр вакансий по анализу данных в различных отраслях. Продвинутые алгоритмы платформы рекомендуют вакансии, соответствующие вашему профилю, навыкам и интересам, что делает поиск работы более эффективным.

Применение и сетевое взаимодействие

Вы легко можете подавать заявки на вакансии и напрямую связываться с рекрутерами.

LinkedIn также способствует расширению вашей профессиональной сети, позволяя вам связаться с лидерами в области науки о данных.

Улучшение своего профиля с ключевыми навыками, проектами и рекомендациями делает вас более видимым для рекрутеров как топ-кандидата.

Быть в курсе событий

Платформа упрощает получение информации о последних трендах и лучших практиках в области науки о данных.

Она предоставляет отобранный контент для того, чтобы держать вас в курсе и помогать вам сохранить конкурентное преимущество в этой области.

2. Wellfound

Wellfound, ранее известный как AngelList Talent, является ведущей платформой для данных ученых, ищущих высокооплачиваемые удаленные позиции в стартапах и ведущих технологических компаниях.

Разместив профиль на Wellfound, данные ученые получают доступ к широкому спектру возможностей в быстрорастущих стартапах.

Адаптивная платформа

Платформа выделяется своей реагирующей природой. Кандидаты часто получают ответы от менеджеров по подбору персонала в течение нескольких дней после подачи заявки.

Wellfound упрощает процесс поиска стартапов, соответствующих вашим ценностям и целям, позволяя вам эффективно применять свои навыки работы с данными.

Источник Отличных Работ

Wellfound признан в качестве выдающегося источника возможностей для работы в области науки о данных в стартап-экосистеме.

Платформа настраивает подбор вакансий в соответствии с вашим профилем и экспертизой, соединяя вас с захватывающими молодыми компаниями, ищущими ваши навыки.

3. Toptal

Toptal предлагает уникальную платформу для высокооплачиваемых фрилансеров и контрактных вакансий по научной деятельности по обработке данных. 

В ней сосредоточены лучшие 3% профессионалов в области данных в мире, что придает чувство элитарности тем, кто работает на этой платформе. 

Доступные возможности включают роли фрилансеров по научной деятельности по обработке данных, инженеров по обработке данных и инженеров по машинному обучению.

Проект Оплата и Клиенты

Платформа известна своими превосходными тарифами оплаты, привлекая топовые компании, стартапы и организации в качестве клиентов. 

Это обеспечивает, что работа является как вызовом, так и вознаграждением, способствуя выполнению благоприятного профессионального опыта.

Исключительная сеть и процесс отбора

Быть частью исключительной сети Toptal повышает самооценку специалиста в области науки о данных.

Строгий процесс отбора, необходимый для принятия в сеть, служит свидетельством навыков и достижений в данной области.

4. Upwork

Upwork предоставляет специалистам по анализу данных доступ к широкому спектру высокооплачиваемых, гибких возможностей для работы. 

Как и Fiverr, он соединяет фрилансеров с клиентами, ищущими проектную работу, часовые задания, долгосрочные контракты и даже потенциальные полные рабочие места.

Построение вашего портфолио на Upwork

Чтобы выделиться, сосредоточьтесь на улучшении вашего портфолио на Upwork. Выделите ваши конкретные навыки в области науки о данных, инструменты, которыми вы владеете, и достижения из предыдущих проектов.

Регулярно проверяйте Upwork на наличие новых объявлений о вакансиях в области науки о данных, соответствующих вашим навыкам. Подавая заявку, подчеркните, каким образом вы можете добавить ценность потенциальным клиентам.

5. Kolabtree

Kolabtree представляет собой платформу фриланса, созданную для ученых и специалистов из индустрии. 

Построить репутацию занимает время, но Kolabtree предлагает потенциал для высокооплачиваемых позиций в области науки о данных. 

Потратив примерно 2 часа на создание подробного профиля, демонстрирующего академические и профессиональные достижения и области экспертизы, вы можете привлечь внимание потенциальных клиентов.

Возможности проектов и переговоры

Во многих проектах на Kolabtree есть фиксированные цены, однако есть гибкость в переговорах по расценкам на основе ваших способностей и опыта. 

В начале своей деятельности на платформе вы возможно столкнетесь с проектами по обработке данных с невысокой оплатой. 

Однако, регулярно успешно завершая проекты, вы можете начать получать запросы на лучше оплачиваемые контракты. Платформа очень отзывчива, позволяя клиентам легко связываться с вами напрямую для потенциальных проектов, соответствующих вашим навыкам.

6. Действительно

Indeed – это лучшая платформа для поиска работы, идеально подходящая для нахождения высокооплачиваемых мест местных специалистов по науке о данных, особенно за пределами Северной Америки.

Создайте профиль и подавайте заявки выборочно, чтобы связаться с множеством возможностей в области науки о данных в вашем районе.

Избегайте спам-заявок – подавайте заявки только на вакансии, которые тесно соответствуют вашим навыкам.

Поиск вакансий по науке о данных

Indeed известен своими объявлениями о вакансиях в области начального и младшего уровня в области науки о данных. Однако, имея подходящий опыт, вы также можете найти продвинутые и высокие позиции. 

Indeed часто является предпочтительной платформой для поиска работы на местном уровне для тех, кто находится в Южной Азии или других рынках за пределами Северной Америки. 

Регулярно проверяйте Indeed на наличие новых вакансий в области науки о данных с высокой зарплатой в вашем городе или стране.

7. Вакансии Amazon

Крупные технологические компании, такие как Amazon, предлагают высокооплачиваемые позиции в области науки о данных, которые обычно не публикуются на обычных сайтах по трудоустройству.  

Чтобы найти эти эксклюзивные возможности, посетите Amazon.jobs и подобные доски объявлений технологических компаний.  

На этих внутренних веб-сайтах перечислены многочисленные должности в области науки о данных в различных отделениях по всему миру.

Закрепление позиции Data Science в Amazon

Большинство вакансий по Data Science в ведущих технологических компаниях доступны только на их внутренних карьерных сайтах. 

Amazon активно набирает данные ученые для различных отделов, включая Alexa, AWS, розничную торговлю и операции. 

Эти позиции предлагают привлекательные зарплаты и преимущества. Следите за Amazon.jobs, если стремитесь к должности в области Data Science в ведущей технологической компании с отличной оплатой труда и льготами.

Вакансии в области Data Science, на которые вы можете подавать заявки на различных платформах для поиска работы

Data science – это быстрорастущее направление с разнообразными возможностями трудоустройства на различных платформах, включая стажировки в области data science для тех, кто только начинает карьеру.

Вот семь вакансий в области data science, на которые вы можете подавать заявки, каждая собственным набором обязанностей и ожиданиями по зарплате:

• Аналитик данных: Аналитики данных интерпретируют сложные наборы данных для получения действенных идей для принятия решений. Они используют статистические инструменты и техники для анализа данных и четкой и краткой презентации своих выводов. Ожидание по зарплате: $60,000 – $85,000 в год.
• Инженер по машинному обучению: Эти специалисты разрабатывают и внедряют модели машинного обучения для решения бизнес-задач. Они тесно сотрудничают с учеными-данных и инженерами для разработки алгоритмов, способных извлекать уроки из данных и делать предсказания. Ожидание по зарплате: $100,000 – $150,000 в год.
• Позиции Data Scientist: Data scientists используют свои знания в области статистики, математики и информатики для извлечения идей из данных. Они создают прогностические модели, проводят эксперименты и сообщают свои выводы заинтересованным сторонам. Ожидание по зарплате: $90,000 – $140,000 в год.
• Аналитик по бизнес-интеллекту: Аналитики BI используют инструменты аналитики данных и визуализации для предоставления идей, которые помогают бизнесу принимать стратегические решения. Они преобразуют сырые данные в содержательные отчеты и панели управления. Ожидание по зарплате: $70,000 – $95,000 в год.
• Инженер данных: Инженеры данных создают и поддерживают инфраструктуру, необходимую для генерации, сбора и анализа данных. Они гарантируют, что данные доступны и пригодны для использования учеными-данных и аналитиками. Ожидание по зарплате: $90,000 – $130,000 в год.
• Инженер по Big Data: Специализируясь на обработке больших объемов данных, инженеры по Big Data разрабатывают, поддерживают и тестируют решения для работы с большими данными. Они используют технологии как Hadoop и Spark для обработки и анализа больших данных. Ожидание по зарплате: $100,000 – $145,000 в год.
• Менеджер по Data Science: Менеджеры по Data Science руководят командами профессионалов по данным для достижения бизнес-целей. Они контролируют разработку и внедрение стратегий, основанных на данных, и гарантируют качество и точность анализа данных. Ожидание по зарплате: $120,000 – $170,000 в год.

Общие навыки и требования перед применением на вакансии в области науки о данных

Для того чтобы начать карьеру в области науки о данных, включая удаленные вакансии в этой области, важно обладать несколькими ключевыми навыками и квалификацией:

• Математика и статистика: Прочное понимание математических понятий и статистических методов фундаментально для анализа и интерпретации данных.
• Навыки программирования: Владение языками программирования, такими как Python, R или SQL, необходимо для манипулирования и анализа данных.
• Машинное обучение: Знание алгоритмов машинного обучения и их применения критично для построения прогностических моделей и решения сложных задач.
• Визуализация данных: Важна способность создавать ясные и информативные визуализации для коммуникации результатов анализа данных заинтересованным сторонам без технического образования.
• Преобразование данных: Навыки очистки, преобразования и организации исходных данных необходимы для подготовки наборов данных для анализа.
• Технологии больших данных: Знакомство с инструментами для работы с большими данными, такими как Hadoop, Spark или Kafka, может быть полезным для обработки данных в масштабе.
• Коммуникация: Необходимы сильные коммуникативные навыки для эффективной передачи результатов анализа данных и сотрудничества с членами команды из разных сфер деятельности.
• Решение проблем: Способность к критическому мышлению и креативному решению проблем важна для разработки инновационных решений в области данных.

Также может быть полезным иметь соответствующее образование в областях, таких как информатика, статистика, математика или смежные дисциплины.

Кроме того, практический опыт, полученный через стажировки, проекты или онлайн-курсы, может повысить ваши шансы на трудоустройство на рынке вакансий в области науки о данных.

Заключение

Чтобы получить высокооплачиваемую работу в области науки о данных, используйте онлайн-платформы для доступа к отличным возможностям.

Упомянутые семь платформ могут связать вас с работодателями и клиентами, ищущими ваши навыки обработки данных.

Создавайте сильные профили, выделяя свою экспертизу в области науки о данных. Подавайте заявки избирательно, продемонстрируйте свою ценность. Продолжайте пытаться и учитесь новым навыкам, ожидая предложения о работе.