数据科学机会：学习如何在不同的职业平台上在线申请

寻找一份高薪数据科学工作吗？ 探索这七个平台，找到下一个机会。 

尽管时局不明，但从某个地方开始是关键。 这篇博客将引导您了解寻找有利可图的数据科学职位的顶级平台。

随着对数据技能需求的增长，您将获得远程、自由职业和传统机会。

您可以申请工作的7个最佳在线工作平台

以下是七个顶尖的在线工作平台，供您寻找数据科学的机会。

1. 领英

领英是一家领先的平台，供数据科学家寻找高薪职位并获得其技能认可。

它提供了各行业的大量数据科学工作机会。

该平台的先进算法会推荐与您的档案、技能和兴趣相符的工作，使求职变得更加高效。

应聘和社交

您可以轻松申请职位并直接联系招聘人员。

LinkedIn还促进了您职业网络的拓展，使您能够与数据科学领导者建立联系。

通过关键技能、项目和推荐来完善您的个人资料，使您在招聘人员眼中成为优秀候选人。

保持了解最新资讯

该平台简化了关于数据科学领域最新趋势和最佳实践的了解。

它提供了精心筛选的内容以保持您的更新，帮助您在该领域保持竞争优势。

2. Wellfound

Wellfound，之前被称为 AngelList Talent，是一家领先的平台，为寻求在初创公司和顶尖科技公司获得高薪远程职位的数据科学家提供支持。通过在Wellfound上建立个人资料，数据科学家可以获得许多快速增长初创公司的机会。

响应平台

该平台以其响应速度著称。申请后，候选人通常会在几天内收到招聘经理的回复。

Wellfound简化了找到与您的价值观和目标相符的初创企业的过程，使您能够有效地应用自己的数据技能。

卓越的工作来源

Wellfound被认为是初创生态系统内数据科学工作机会的优秀来源。 

该平台会根据您的个人资料和专业知识量身定制工作匹配，将您与寻找您技能的令人兴奋的年轻公司联系起来。

3. Toptal

Toptal提供了一个独特的平台，用于高薪自由职业和合同数据科学工作。

它自豪地拥有由全球顶尖3%的数据专业人士组成的网络，为通过该平台工作的人提供一种精英地位的感觉。

提供的机会包括自由职业数据科学家、数据工程师和机器学习工程师等角色。

项目报酬和客户群

该平台以其优厚的薪酬待遇而闻名，吸引了顶级公司、初创企业和组织作为客户。

这确保了工作既具有挑战性又具有回报性， contributing to a fulfilling professional experience.

独家网络和筛选流程

成为Toptal独家网络的一部分，可以提升数据科学专业人士的自我形象。

进入网络所需的严格筛选过程证明了个人在该领域的技能和成就。

4. Upwork

Upwork提供数据科学家广泛的灵活高薪工作机会。与Fiverr类似，它连接自由职业者与寻找基于项目的工作、按小时计费、长期合同甚至可能全职角色的客户。

构建您的Upwork作品集

要脱颖而出，集中精力增强您的Upwork作品集。突出您的具体数据科学技能，您精通的工具，以及以前项目中取得的成就。

定期查看Upwork上与您技能匹配的新数据科学工作列表。申请时强调您如何为潜在客户增加价值。

5. Kolabtree

Kolabtree是专为科学家和行业专家定制的自由职业平台。

建立声誉需要时间，但Kolabtree提供了丰厚的数据科学职位潜力。

投资约2小时创建详细简介，展示学术和职业资历，成就，以及专业领域专长，能够吸引潜在客户的注意。

项目机会和谈判

Kolabtree上的许多项目有固定价格，但根据您的能力和经验，有灵活性进行费率谈判。

最初，您可能会遇到报酬较低的数据项目，因为您正在平台上建立自己的名声。

然而，通过持续成功完成项目，您可以开始被邀请参与薪酬更高的合同。该平台反应非常迅速，允许客户轻松直接联系您，以寻找与您的技能匹配的潜在项目。

6. 确实

Indeed是顶级求职平台，非常适合寻找高薪的本地数据科学角色，尤其是在北美以外的地区。

创建一个档案，有选择性地申请，以连接当地众多数据科学机会。

避免发送大量申请 – 只申请与您技能密切匹配的工作。

寻找数据科学工作

Indeed 以其面向初级和初级数据科学岗位而闻名。但是，有了正确的经验，您还可以找到高级和高级别职位。

Indeed 通常是南亚或北美以外其他市场地方求职者的首选平台。

定期在 Indeed 上查找您所在城市或国家的新的 高薪数据科学职位。

7. 亚马逊工作机会

像亚马逊这样的大型科技公司拥有高薪的数据科学岗位，通常不会在常见的招聘网站上刊登。

要找到这些独家机会，请访问Amazon.jobs及其他科技公司的类似招聘网站。

这些内部网站列出了不同全球办公室的许多数据科学职位。

亚马逊数据科学岗位保障

领先科技公司的大多数数据科学工作只能在其内部职业网站上找到。 

亚马逊正在积极招聘各个部门的数据科学家，包括Alexa、AWS、零售和运营部门。 

这些职位提供有吸引力的薪水和福利。如果你想在一家拥有出色薪酬和福利的顶尖科技公司担任数据科学角色，请密切关注Amazon.jobs。

不同职业平台中您可以申请的数据科学工作

数据科学是一个快速发展的领域，有着各种各样的工作机会，包括为那些刚开始事业的人提供的数据科学实习机会。

以下是您可以申请的七个数据科学工作，每个工作都有自己的职责和薪资预期：

• 数据分析师：数据分析师解释复杂数据集，提供可操作的见解以供决策。他们使用统计工具和技术分析数据，并清晰简洁地呈现他们的发现。薪资预期：每年$60,000 – $85,000。
• 机器学习工程师：这些专业人士设计和实施机器学习模型以解决业务问题。他们与数据科学家和工程师密切合作，开发能够从数据中学习并进行预测的算法。薪资预期：每年$100,000 – $150,000。
• 数据科学家：数据科学家利用他们在统计学、数学和计算机科学方面的专业知识从数据中提取见解。他们构建预测模型、进行实验，并向利益相关者传达他们的发现。薪资预期：每年$90,000 – $140,000。
• 商业智能分析师：BI分析师使用数据分析和可视化工具提供帮助企业做出战略决策的见解。他们将原始数据转化成有意义的报告和仪表盘。薪资预期：每年$70,000 – $95,000。
• 数据工程师：数据工程师构建和维护用于数据生成、收集和分析的基础设施。他们确保数据对数据科学家和分析师是可访问和可用的。薪资预期：每年$90,000 – $130,000。
• 大数据工程师：专注处理大量数据的大数据工程师开发、维护和测试大数据解决方案。他们使用Hadoop和Spark等技术处理和分析大数据。薪资预期：每年$100,000 – $145,000。
• 数据科学经理：数据科学经理领导数据专业人士团队实现业务目标。他们监督数据驱动战略的制定和实施，并确保数据分析的质量和准确性。薪资预期：每年$120,000 – $170,000。

申请数据科学工作前的通用技能和要求

要从事数据科学职业，包括远程数据科学工作，您需要具备以下几项关键技能和资格：

• 数学和统计学：对数学概念和统计技术有牢固的理解是分析和解释数据的基础。
• 编程技能：精通Python、R或SQL等编程语言对于操作和分析数据至关重要。
• 机器学习：了解机器学习算法及其应用对于构建预测模型和解决复杂问题至关重要。
• 数据可视化：具备创建清晰且信息丰富的可视化效果对于向非技术利益相关者沟通数据见解非常重要。
• 数据整理：清洗、转换和组织原始数据的能力是准备数据集进行分析所必需的。
• 大数据技术：熟悉Hadoop、Spark或Kafka等大数据工具可有助于处理大规模数据处理。
• 沟通能力：需要强大的沟通技能，以有效传达数据发现并与不同背景的团队成员合作。
• 问题解决：具备批判性思维和创造性解决问题的能力对于开发数据相关挑战的创新解决方案至关重要。

拥有计算机科学、统计学、数学或相关学科的相关学位也可能会带来优势。

此外，通过实习、项目或在线课程获得实践经验也可以增强您在数据科学职场的就业能力。

结论

要在数据科学领域获得高薪工作，利用在线平台获取机会至关重要。

提到的七个平台可以帮助您与寻找您数据技能的雇主和客户联系。

创建强大的个人资料，突出您的数据科学专长。有选择性地申请，展示您的价值。在等待工作机会时继续努力学习新技能。