數據科學機會：瞭解如何在不同的工作平台上線上申請

尋找高薪的數據科學工作？探索這七個平台，尋找您的下一個機會。

儘管時局不明，開始某個地方是關鍵。本博客將引導您找到有利可圖的數據科學職位的頂級平台。

隨著數據技能需求不斷增加，您將有機會獲得遠程、自由職業和傳統工作機會。

你可以申請工作的7個最佳線上工作平台

以下是七個頂尖的線上工作平台，提供資料科學機會。

1. LinkedIn

LinkedIn 是一個主要平台，供尋找高薪資工作和對其技能受到認可的數據科學家使用。它提供各種不同行業的大量數據科學職位機會。該平台的高級算法會推薦符合您個人資料、技能和興趣的職位，使求職過程更加有效率。

申請和聯繫

您可以輕鬆申請職位並直接聯繫招聘人員。

LinkedIn還可以幫助您擴展專業人脈，讓您與數據科學領導者建立聯繫。

通過關鍵技能、項目和推薦來增強您的個人檔案，使您更容易被招聘人員看到，成為優秀的候選人。

保持信息不落伍

該平台簡化了關於數據科學最新趨勢和最佳實踐的信息獲取。

它提供了精心選擇的內容，使您保持更新，幫助您在這個領域保持競爭優勢。

2. Wellfound

Wellfound，之前被稱為AngelList Talent，是一個領先的平台，專為尋找高薪遠程職位的數據科學家而設，在初創企業和頂尖科技公司。

通過在Wellfound上建立個人資料，數據科學家可以獲得更多在快速增長初創企業中的機會。

響應性平臺

該平臺以其響應性著稱。候選人通常在申請後幾天內就會收到招聘經理的回應。

Wellfound簡化了找到與您的價值觀和目標一致的初創企業的流程，讓您可以有效地應用您的數據技能。

卓越的工作來源

Wellfound被認為是初創生態系統中數據科學工作機會的優秀來源。 這個平台根據您的個人檔案和專業知識，為您定制工作機會，將您與尋求您技能的激動人心的年輕公司聯繫在一起。

3. Toptal

Toptal 提供一個獨特的平台，供高薪的自由職業和合同資料科學工作。

它擁有一個涵蓋全球頂尖3%的數據專業人員的網絡，為通過這個平台工作的人提供一種精英地位的感覺

可用的機會包括自由職業資料科學家、資料工程師和機器學習工程師角色。

項目薪酬和客戶群

這個平台以其優越的薪酬標準而聞名，吸引了頂尖公司、創業公司和組織作為客戶。

這確保工作既具有挑戰性又具有回報，有助於豐富您的專業經驗。

獨家網絡和嚴格篩選流程

成為Toptal獨家網絡的一員會提升一位數據科學專業人士的形象。

進入這個網絡需要通過嚴格的篩選流程，這將成為一個證明該領域技能和成就的試金石。

4. Upwork

Upwork 為資料科學家提供廣泛、高薪、靈活的工作機會。

與 Fiverr 相似，Upwork 將自由工作者與尋找專案工作、按時薪工作、長期合同甚至全職工作機會的客戶聯繫起來。

建立您的Upwork作品集

要脫穎而出，著重於增強您的Upwork作品集。突顯您的具體數據科學技能、您精通的工具以及過去項目的成就。

定期檢查Upwork上與您技能匹配的新數據科學工作列表。申請時，強調您如何為潛在客戶創造價值。

5. Kolabtree

Kolabtree 是針對科學家和行業專家量身定制的自由職業平台。

建立聲譽需要時間，但Kolabtree 提供了有潛力的賺取資料科學職位的機會。

投資約 2 小時來創建一個詳細的檔案，展示學術和專業資格、成就和專業知識，就可以吸引潛在客戶的注意。

項目機會和談判

Kolabtree上的許多項目都有固定價格，但根據您的能力和經驗進行費率談判的彈性很大。最初，您可能會遇到薪酬較低的數據項目，因為您正在平台上建立自己的聲譽。

然而，通過成功地持續完成項目，您可以開始獲得薪酬更高的合同。該平台反應非常快，使客戶可以輕鬆直接與您聯繫，探討與您的技能相匹配的潛在項目。

6. Indeed

Indeed 是一個頂尖的就業搜尋平台，尤其適合於尋找本地高薪數據科學職位，特別是在北美以外地區。

<p建立個人檔案，精選應徵，以連結當地眾多數據科學機會。

<p避免大量投遞申請 – 只投遞與您技能密切匹配的職位。

尋找資料科學工作

Indeed 以其初級和初級級別的資料科學職位而聞名。然而，憑藉合適的經驗，您也可以找到高階和資深職位。

Indeed 常常被視為南亞或北美以外其他市場當地求職者偏好的平台。

定期在 Indeed 上查看您所在城市或國家的新的高薪資料科學職位。

7. 亞馬遜工作

像亞馬遜這樣的大型科技公司有高薪的資料科學職位，通常不會在常見的求職網站上刊登。

要尋找這些獨家機會，請訪問Amazon.jobs和其他科技公司的類似職位網站。

這些內部網站列出了不同全球辦事處的許多資料科學角色。

在亞馬遜取得數據科學職位

領先科技公司的大多數數據科學工作僅在其內部職業網站上提供。

亞馬遜正在積極招聘各個部門的數據科學家，包括 Alexa、AWS、零售和運營。

這些職位提供優厚的薪酬和福利。如果您想在一家具有優越薪酬和福利的頂級科技公司擔任數據科學角色，請密切關注 Amazon.jobs。

您可以在不同的求職平台申請的數據科學工作

數據科學是一個快速增長的領域，擁有各種跨平台的工作機會，包括那些剛開始職業生涯的數據科學實習生。

以下是您可以申請的七個數據科學工作，每個都有其自己的責任和薪資期望：

• 數據分析師：數據分析師解釋複雜的數據集，為決策提供可操作的洞察。他們使用統計工具和技術來分析數據並清晰簡明地呈現他們的發現。薪資期望：每年$60,000 – $85,000。
• 機器學習工程師：這些專業人士設計並實施機器學習模型以解決業務問題。他們與數據科學家和工程師密切合作，開發可以從數據中學習並做出預測的算法。薪資期望：每年$100,000 – $150,000。
• 數據科學家職位：數據科學家利用他們在統計學、數學和計算機科學方面的專業知識從數據中提取洞察。他們構建預測模型，進行實驗並將其發現報告給利益相關者。薪資期望：每年$90,000 – $140,000。
• 商業智能分析師：BI分析師使用數據分析和可視化工具提供洞察，幫助企業做出戰略決策。他們將原始數據轉化為有意義的報告和儀表板。薪資期望：每年$70,000 – $95,000。
• 數據工程師：數據工程師構建和維護用於數據生成、收集和分析所需的基礎設施。他們確保數據對於數據科學家和分析師是可訪問和可用的。薪資期望：每年$90,000 – $130,000。
• 大數據工程師：專門處理大量數據的大數據工程師開發、維護和測試大數據解決方案。他們使用Hadoop和Spark等技術來處理和分析大數據。薪資期望：每年$100,000 – $145,000。
• 數據科學經理：數據科學經理領導數據專業人員團隊實現業務目標。他們監督數據驅動策略的開發和實施，確保數據分析的質量和準確性。薪資期望：每年$120,000 – $170,000。

應徵數據科學工作前的一般技能和要求

要從事數據科學職業，包括遠程數據科學工作，您應具備以下幾項關鍵技能和資格：

• 數學和統計學：對數學概念和統計技術有扎實的理解是分析和解釋數據的基礎。
• 編程技能：精通編程語言如Python、R或SQL對於操縱和分析數據至關重要。
• 機器學習：了解機器學習算法及其應用對於構建預測模型和解決複雜問題至關重要。
• 數據可視化：創建清晰且資訊豐富的視覺化能力對於向非技術幹部傳達數據見解至關重要。
• 數據整理：清理、轉換和組織原始數據的能力對於準備數據集進行分析是必要的。
• 大數據技術：熟悉像Hadoop、Spark或Kafka等大數據工具可以有助於處理大規模數據處理。
• 溝通：需要強大的溝通技巧，以有效傳達數據發現並與來自不同背景的團隊成員合作。
• 解難能力：具備批判思維和創造性解決問題的能力對於開發數據相關挑戰的創新解決方案至關重要。

具有電腦科學、統計學、數學或相關學科的相關學位也可能具備優勢。

此外，通過實習、項目或在線課程獲得實踐經驗也可以增強您在數據科學就業市場的競爭力。

結論

要在資料科學領域獲得高薪工作，請利用線上平台尋找卓越機會。

提到的七個平台可以將您與尋找您資料技能的雇主和客戶聯繫起來。

建立強大的個人檔案，突顯您的資料科學專業知識。有選擇性地申請，展示您的價值。不斷嘗試，並在等待工作機會時學習新技能。