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Estar en la búsqueda de empleo es difícil, no hay dos maneras de hacerlo. Enviar currículums, reescribir cartas de presentación, la espera interminable entre la solicitud y la espera de respuesta (o simplemente dejarse engañar) no es divertido.

La buena noticia es que es mucho más fácil de lo que solía ser. Ya no es necesario enviar ni entregar cartas físicamente; Puedes realizar muchas aplicaciones con unos pocos clics. Hay muchas bolsas de trabajo especializadas, herramientas de preparación para entrevistas y recursos adicionales para que sea más probable encontrar, postularse y obtener el trabajo de ciencia de datos de sus sueños.

Hablemos de los mejores recursos gratuitos a tu alcance para conseguir ese trabajo en ciencia de datos.

No importa qué tan brillante sea tu currículum si no tienes las habilidades para respaldar tus credenciales. Una de las mejores formas de adquirir habilidades en ciencia de datos es realizando sus propios proyectos.

A veces es complicado obtener ideas para proyectos de ciencia de datos, que es donde Kaggle entra. Kaggle alberga un enorme registro de conjuntos de datos, competencias de aprendizaje automático e incluye respuestas y diferentes enfoques sobre cómo abordar varios proyectos.
 

Fuente: https://www.kaggle.com/datasets
 

Es un recurso excelente porque le permite aplicar sus habilidades en ciencia de datos en escenarios prácticos, recibir comentarios y aprender de las soluciones de otros. No solo eso, sino que si realmente ganas una competencia de Kaggle, eso puede servir como una especie de flexibilidad para cualquier empleador. La mayoría de los científicos de datos conocen Kaggle y quedarán muy impresionados de que pueda abordar esos problemas.

En resumen, el activo más valioso que proporciona Kaggle son los datos y los problemas del mundo real. Ofrece una valiosa exposición a los problemas a nivel de la industria y la oportunidad de llamar la atención de las principales empresas.

Puede que sea un poco parcial aquí como fundador de StrataScratch, pero fundé la empresa porque noté un problema real: es difícil prepararse para entrevistas de ciencia de datos. Entonces comencé a recopilar preguntas de entrevistas de tantas empresas diferentes como pude y a clasificarlas por dificultad, tipo de pregunta y empresa. El resultado es una base de datos de más de mil preguntas de entrevistas de la vida real (tanto codificadas como no codificadas), además de las soluciones si estás realmente desconcertado.

En mi experiencia en las entrevistas para trabajos de ciencia de datos, no se trata solo de tener las habilidades, sino también de poder mantener la calma y pensar en todo lo que se le presente. Como puedes imaginar, es mucho más fácil hacerlo si has visto la pregunta de la entrevista (o alguna variación de ella) antes.

También es una buena idea practicar las preguntas de la entrevista en cada etapa de su búsqueda de empleo en ciencia de datos, no solo cuando tiene una entrevista programada. Practicar las preguntas de la entrevista IRL le da una idea de los problemas que las empresas de ciencia de datos están interesadas en resolver, así como las habilidades en las que debe centrarse en aprender o perfeccionar.

Dato curioso: mientras Edx y Coursera Si tenemos cursos de ciencia de datos muy costosos, puedes obtener el mismo conocimiento absolutamente gratis simplemente auditando los cursos. Ahora bien, esto significa que no obtienes un certificado de tus logros, lo que definitivamente puede ser valioso, pero sí obtienes lecciones, tutoriales y guías de primer nivel de forma gratuita.

Fuente: https://www.edx.org/verified-certificate
 

Simplemente busque el curso con la información que le interesa e inscríbase en modo auditoría. Puede utilizar esto para reforzar los puntos débiles de su currículum, aprender habilidades para realizar proyectos para su cartera o simplemente explorar un tema que le apasione.

Estás leyendo esto en KDNuggets, por lo que ya deberías saber que es un recurso útil para conseguir un trabajo en ciencia de datos. Sin embargo, KDNuggets no sólo ofrece publicaciones de blog. Hay conjuntos de datos (nuevamente, útil para proyectos), en vivo y virtual Eventos (ideal para networking), programación hojas de trucos, y curado recomendaciones de herramientas.

estoy lanzando Hacia la ciencia de datos, también, ya que es otro blog repleto de tutoriales, guías, procedimientos, historias y experiencias personales, y más. Si bien algunas historias tienen un muro de pago, muchas se dejan gratuitas. Puede navegar fácilmente por la página de inicio de TDS y buscar historias gratuitas que no tengan una pequeña estrella junto al nombre del autor.

En resumen, una de las mejores formas de conseguir un trabajo en ciencia de datos es aprender de otros científicos de datos. Muchos de ellos tienen la amabilidad de publicar contenido en línea de forma gratuita para que usted pueda leerlo y disfrutarlo.

¿No estás seguro de por dónde empezar tu búsqueda de empleo en ciencia de datos? Los contendientes clásicos como LinkedIn y Indeed definitivamente ganan en términos de volumen, pero me encanta Bien fundado para encontrar trabajos de ciencia de datos para el aspecto curado.

Wellfound tiene algunas ventajas sobre otras bolsas de trabajo. Primero, las opciones de filtrado son poderosas. Puede encontrar trabajos fácilmente según la ronda de inversión, el salario, el capital, los mercados, el tamaño de la empresa y más.

Segundo, se trata principalmente de empresas emergentes. Si ha intentado y no ha podido conseguir un trabajo FAANG, puede que sea el momento de mirar a una escena diferente. Las empresas emergentes están ávidas de talento en ciencia de datos, y si puede ampliar sus horizontes para considerar un empleador un poco menos convencional, es posible que tenga mejor suerte.

Tres, es un poco más nuevo y fresco, por lo que creo que es una mejor experiencia de búsqueda de empleo. Las características incluyen informarle quién invirtió en la empresa, qué tan recientemente el reclutador estuvo revisando a los solicitantes y obtener estadísticas de Glassdoor sobre calificaciones de liderazgo y equilibrio entre vida y trabajo.

Fuente: https://wellfound.com/

La búsqueda de empleo nunca es divertida, y parece que este año ha sido peor en términos de empresas que hacen fantasmas, lo que te hace pasar por múltiples rondas de entrevistas solo para decir que el puesto en realidad se cubrió internamente o simplemente directamente. publicar trabajos inexistentes para verse mejor frente a posibles inversores. Tal vez incluso te hayas topado con un anuncio de trabajo fraudulento.

Con suerte, esta lista de recursos gratuitos le hará la vida un poco más fácil. Con estas cinco herramientas gratuitas, estará mejor equipado para encontrar y conseguir su trabajo ideal en ciencia de datos.
 
 

Nate Rosidi Es científico de datos y en estrategia de producto. También es profesor adjunto de análisis y es el fundador de StrataScratch, una plataforma que ayuda a los científicos de datos a prepararse para sus entrevistas con preguntas reales de las principales empresas. Nate escribe sobre las últimas tendencias en el mercado profesional, brinda consejos para entrevistas, comparte proyectos de ciencia de datos y cubre todo lo relacionado con SQL.

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