Пословне прилике у области науке о подацима: Сазнајте како да се пријавите на различитим веб-сајтовима за послове

Захтевате високо плаћено посао у области науке о подацима? Истражите ових седам платформи да бисте пронашли своју следећу прилику.

Управо у неизвесним временима, почетак је важан. Овај блог ће вас водити кроз водеће платформе за проналажење позитивних улога у области науке о подацима.

Са растућом потражњом за вештинама у обради података, имаћете приступ ремотним, фриланс и традиционалним приликама.

7 најбољих онлине платформи за запошљавање на којима можете аплицирати за посао

Испод су седам најбољих онлине платформи за могућности у области науке о подацима.

1. LinkedIn

LinkedIn је водећа платформа за научнике за податке који траже добро плаћене улоге и препознавање за своје вештине.

Нуди широк спектар могућности за посао у области науке о подацима у различитим индустријама.

Напредни алгоритми платформе препоручују послове који се подударају са вашим профилом, вештинама и интересовањима, што чини тражење посла ефикаснијим.

Примена и умрежавање

Лако можете приступити обављању посла и директно контактирати рекрутере.

ЛинкедИн такође олакшава проширивање ваше професионалне мреже, омогућујући вам да успоставите контакт са лидерима области науке о подацима.

Побољшање вашег профила са кључним вештинама, пројектима и препорукама чини вас видљивијим рекрутерима као врхунског кандидата.

Бити информисан

Платформа олакшава праћење најновијих трендова и најбољих пракси у области дата сајенс.

Прати курирани садржај како бисте остали ажурни, помажући вам да одржите конкурентску предност у области.

2. Велфаунд

Велфаунд, претходно познат као АнгелЛист Талент, је водећа платформа за дата сајентисте који траже високо плаћене удаљене позиције у стартапима и водећим технолошким компанијама.

Постављањем профила на Велфаунд, дата сајентисти добијају приступ широком спектру могућности у брзорастућим стартапима.

Платформа која се адаптира

Платформа се истиче по својој адаптивности. Кандидати често добијају одговоре од менаџера за запошљавање у року од неколико дана од примене.

Wellfound олакшава процес налажења стартапова који се подударају са вашим вредностима и циљевима, што вам омогућава ефикасну примену вашег вештина за обраду података.

Извор одличних послова

Велпаљиве могућности за послове у области науке о подацима у стартап екосистему препознате су као изванредни извори на које те можете набасати на Wellfound platformи.

Ова платформа прилагођава понуде за послове вашем профилу и експертизи, повезујучи вас са узбудљивим младим компанијама које траже ваше вештине.

3. Toptal

Toptal нуди јединствену платформу за високо плаћене слободне и уговорне послове у области науке о подацима.

Може се похвалити мрежом која обухвата најбољих 3% стручњака за податке широм света, пружајући осећај елите за оне који раде путем платформе.

Доступне су прилике као слободни научници података, инжењери за податке и инжењери за машинско учење.

Стопе пројекта и клијентеле

Платформа је позната по одличним стопама плаћања, што привлачи врхунске компаније, стартапове и организације као клијенте. Ово омогућава да је рад и захтеван и награђујући, доприносећи испуњавајућем професионалном искуству.

Ексклузивна мрежа и процес скрининга

Бити део ексклузивне мреже Топтала побољшава самослику једног професионала у области научне података.

Строжан процес скрининга потребан за прихватање у мрежу служи као доказ вештине и постигнућа у области.

4. Upwork

Upwork нуди научницима података приступ разноврсним високо плаћеним, флексибилним пословним приликама.

Као Фивер, повезује слободне раднике са клијентима који траже пројектни рад, хонорарне ангажмане, дугорочне уговоре, а чак и потенцијалне сталне улоге.

Градите свој портфолио на Упворку

Да бисте се истакли, фокусирајте се на унапређење свог Упворк портфолија. Истакните своје конкретне вештине у науци о подацима, алатке у којима сте вешти, и постигнућа са претходних пројеката.

Редовно проверавајте Упворк за новим огласима за посао у области науке о подацима који одговарају вашим вештинама. Приликом пријављивања, истакните како можете да донесете вредност потенцијалним клијентима.

5. Kolabtree

Kolabtree је платформа за фрилансере прилагођена научницима и стручњацима из индустриje.

Градња репутације заузима време, али Kolabtree нуди потенцијала за добро плаћене позиције у области науке о подацима.

Улагањем приближно 2 сата у стварање детаљног профила који приказује академске и професионалне квалификације, достигнућа и области специјализације, можете privući пажњу потенцијалних клијената.

Пословне прилике и преговори о пројекту

Многи пројекти на Колабтрију имају фиксне цене, али постоји могућност договарања цена на основу ваших способности и искуства.

У почетку, могуће је добити пројекте у вези са подацима који су слабије плаћени док се не утврдите на платформи.

Међутим, редовним успешним завршавањем пројеката можете почети бити контактирани за боље плаћене уговоре. Платформа је врло реактивна, омогућавајући клијентима да вас лако контактирају директно за потенцијалне пројекте који одговарају вашим вештинама.

6. Заиста

Заиста је врхунска платформа за претрагу послова, идеална за проналажење добро плаћених локалних послова у области науке о подацима, посебно изван Северне Америке.

Направите профил и примењујте селективно да бисте се повезали са бројним могућностима у области науке о подацима у вашем окружењу.

Избегавајте спамовање пријава – примењујте се само на послове који се блиско подударају са вашим вештинама.

Проналажење послова из области науке о подацима

Индид се познаје по огласима за посао из области почетних и помлађих научних области. Међутим, са одговарајућим искуством, можете пронаћи и напредне и позиције на високом нивоу.

Индид је често препоручена платформа за локално тражење посла за људе у Јужној Азији или другим тржиштима ван Северне Америке.

Редовно проверавајте Индид за нове отворене позиције из области науке о подацима са добром платом у вашем граду или земљи.

7. Послови у Амазону

Велике технолошке компаније као што је Amazon имају позиције у области обраде података са високим платама које обично нису оглашене на уобичајеним сајтовима за посао.

Да бисте пронашли ове ексклузивне прилике, посетите Amazon.jobs и сличне пословне портале технолошких компанија.

Ови интерни сајтови наводе бројне улоге у области обраде података на различитим глобалним одсечцима.

Осигуравање поћаса у области Data Science на Амазону

Већина послова у области Data Science код водећих технолошких компанија доступна је само на њиховим интерним сајтовима за каријеру.

Амазон активно рекрутије научнике о подацима за различите одељке, укључујући Алексу, AWS, ретејл и операције.

Ове позиције нуде атрактивне плате и бенефиције. Држите око на Amazon.jobs ако тежите каријери у области Data Science у водећој технолошкој компанији са одличном накнадом и предностима.

Послови из области науке о подацима на које можете да се пријавите на различитим платформама за зaposљавање

Наука о подацима је област која се брзо шири са разноврсним могућностима за запослене на различитим платформама, укључујући интернетске преквалификације за оне који започињу своју каријеру.

Ево седам послова из области науке о подацима на које можете да се пријавите, сваки са својим скупом одговорности и очекивањима у вези са платом:

Аналитичар података: Аналитичари података тумаче комплексне скупове података и обезбеђују реализоване увиде за доношење одлука. Користе статистичке алате и технике за анализу података и јасно и сажето презентују своје налазе. Очекивања у вези со платом: $60,000 – $85,000 годишње.
Инжењер машинског учења: Ови професионали делују и имплементирају моделе машинског учења за решавање пословних проблема. Тесно сарађују са научницима о подацима и инжењерима да развију алгоритме који могу учити и предвиђати податке. Очекивања у вези со платом: $100,000 – $150,000 годишње.
Позиције научника о подацима: Научници о подацима користе своје знање статистике, математике и рачунарства да извуку увиде из података. Граде предиктивне моделе, спроводе експерименте и комуницирају своје налазе заинтересованим странама. Очекивања у вези со платом: $90,000 – $140,000 годишње.
Аналитичар за бизнис интелигенцију: Аналитичари за бизнис интелигенцију користе алате за анализу података и визуализацију да обезбеде увиде који помажу предузећима да донесу стратегијске одлуке. Претварају сирове податке у значајне извештаје и контролне табле. Очекивања у вези со платом: $70,000 – $95,000 годишње.
Инжењер података: Инжењери података граде и одржавају инфраструктуру потребну за генерисање, прикупљање и анализу података. Обезбеђују да су подаци доступни и употребљиви за научнике о подацима и аналитичаре. Очекивања у вези со платом: $90,000 – $130,000 годишње.
Инжењер великих података: Специјализујући се за раковање великим обимима података, инжењери великих података развијају, одржавају и тестирају решења великих података. Користе технологије као што су Хадуп и Спарк за обраду и анализу великих података. Очекивања у вези со платом: $100,000 – $145,000 годишње.
Менаџер науке о подацима: Менаџери науке о подацима воде тимове стручњака за податке за постизање пословних циљева. Надгледају развој и имплементацију стратегија заснованих на подацима и обезбеђују квалитет и точност анализа података. Очекивања у вези со платом: $120,000 – $170,000 годишње.

Опште вештине и захтеви пре него аплицирања за посао у области науке о подацима

Да бисте се бавили каријером у науци о подацима, укључујући и послове удаљене науке о подацима, постоје неке кључне вештине и квалификације које треба да поседујете:

Математика и статистика: Јако разумевање математичких концепата и статистичких техника основно је за анализу и интерпретацију података.
Вештине програмирања: Познавање програмских језика као што су Python, R или SQL витално је за манипулисање и анализу података.
Учење на машини: Познавање алгоритама учења на машини и њихова примена кључно је за изградњу предиктивних модела и решавање комплексних проблема.
Визуелизација података: Могућност стварања јасних и информативних визуелизација важна је за комуникацију увиђања података нестручним странкама.
Уређивање података: Вештине чишћења, трансформисања и организовања сирових података су потребне за припрему скупова података за анализу.
Технологије великих података: Познавање алата великих података као што су Хадооп, Спарк или Кафка може бити од користи за управљање обрађивањем података великих мајских мајских масовног масовног обрађивања.
Комуникација: Јаке вештине комуникације потребне су да ефикасно пренесете сазнања о подацима и сарадњујете са члановима тима из различитих окружења.
Решавање проблема: Способност да критички мислите и креативно решавате проблеме је битна за развој иновативних решења за предизазове повезане са подацима.

Поседовање одговарајућег степена у областима као што су наука о рачунарима, статистика, математика или сродне дисциплине такође може бити предност.

Поред тога, стечене практичне испоруке кроз стажеве, пројекте или онлајн курсеве могу да побољшају вашу запосленост на тржишту посла у науци о подацима.

Закључак

Да бисте се осигурали за добро плаћени посао у области науке о подацима, користите онлајн платформе за приступ одличним приликама.

Седам поменутих платформи могу да вас повежу са работодавцима и клијентима који траже ваше вештине у области података.

Направите јаке профиле истичући своју експертизу у области науке о подацима. Примењујте селективно, показујући своју вредност. Наставите да се трудите и учите нове вештине док чекате понуду за посло.