10 советов, как получить первую работу в области науки о данных в качестве нового выпускника

Уроки, извлеченные из моего путешествия по поиску работы

Мое путешествие по поиску работы

Недавно я устроился на новую работу в качестве специалиста по данным в компании моей мечты. Год назад я все еще не мог попасть на собеседование. Никогда не думал, что через год буду работать в компании из списка Fortune 100. Честно говоря, это были американские горки, особенно учитывая, что из-за пандемии количество объявлений о вакансиях начального уровня снизилось на 68 %¹. Теперь, когда рынок труда немного расширился, я хотел поделиться своей историей, и, надеюсь, она поможет тем, кто прямо сейчас начинает свой путь к поиску работы.

Немного о моем прошлом. Я получил степень бакалавра прикладной математики в 2017 году и степень магистра бизнес-аналитики в 2020 году. После окончания колледжа я работал младшим аналитиком данных, инструктором по математике, помощником веб-разработчика и стажером по анализу данных. Большинство должностей, которые у меня были, были неполный рабочий день, так как я еще учился в школе. Я также посетил 12-недельный учебный курс по науке о данных под названием Metis в 2019 году во время летних каникул. Лично я считаю, что это было одно из лучших решений, которые я когда-либо принимал. Я многому научился на Bootcamp. Если вам интересно узнать больше о моем опыте, не стесняйтесь обращаться ко мне. Я хочу помочь! :)

В январе прошлого года я официально начал рассылать заявления о приеме на работу каждый божий день. Хотя 12-недельное исследование очень помогло мне начать работу, этого было далеко не для того, чтобы занять должность специалиста по обработке данных на полную ставку. Я подал заявление, прошел собеседование, не прошел, учился, снова прошел собеседование, снова провалился, снова учился ... Это было захватывающе, разочаровывающе и подавляюще, особенно во время пандемии COVID-19. В конце концов я добрался до финального раунда в Visa, но затем был приостановлен прием на работу. Хотя я был очень разочарован, тот факт, что у меня была возможность пройти собеседование, действительно укрепил мою уверенность. Лучшее в поиске работы, когда вы еще учитесь в школе, - это то, что это дает вам больше времени для подготовки к процессу собеседования. Чем больше вы проводите собеседование, тем больше вы знаете, в каких областях вам еще нужно изучить и подготовиться.

Вот 10 советов, которые я усвоил в процессе

1. Начните подавать заявку заранее, даже если чувствуете, что не готовы

Я заметил, что многие вакансии в области науки о данных теперь требуют более трех лет опыта в описании должностей. Подача заявки на эту работу может быть пугающей, но вы упустите возможности, если не подадите на нее заявку. Иногда менеджеры по найму могут даже не знать, какой опыт они хотят получить от кандидата. Вам решать, что вы можете принести компании и команде. Кроме того, даже если ваше приложение не выбрано, вам нечего терять.

2. Очень хорошо знать основы

Когда дело доходит до собеседования, вам необходимо хорошо знать все основы, такие как статистика, вероятность, машинное обучение, чувство продукта, программирование. Есть много ресурсов, которые помогут вам освежить в памяти собеседование по основам науки о данных.

SQL и Python: в основном я использовал leetcode.com на практике. Я обнаружил, что многие компании не задают вопросы о Python средней сложности для должности специалиста по данным. Они, как правило, проверяют вашу способность очищать данные, например, с помощью лямбда-функции и некоторых функций манипулирования данными с помощью панд.
Курс A / B-тестирования Udacity от Google: это самый популярный курс A / B-тестирования. Если у вас нет времени пройти весь курс до следующего собеседования, я рекомендую ознакомиться с кратким изложением этого курса, написанным Келли Пэн.
Смысл продукта: когда дело доходит до оказания влияния на бизнес, речь идет не о том, сколько вы умеете кодировать. Напротив, это способность принимать правильные решения о том, что нужно создавать для пользователей. Stellarpeers - отличная платформа, которая помогает профессионалам подготовиться к собеседованиям по управлению продуктом. Если вам интересно узнать больше о консультационных вопросах собеседования, ознакомьтесь с моим резюме здесь.
Статистика и вероятности: Если вы какое-то время не касались статистики, вы можете взглянуть на STAT 414 или STAT 415 от PennState. Интервьюерам нравится спрашивать теорему Байеса, условную вероятность, центральную предельную теорему, ошибку типа I и типа II, мощность, значение P и т. Д. Поэтому убедитесь, что вы можете объяснить основные теоремы своими словами.
Машинное обучение. На Coursera, Udemy, Udacity и т. д. есть множество курсов, на которых можно узнать больше о машинном обучении. Я обнаружил, что лучший способ изучить все теоремы - это обобщить их самостоятельно.

3. Сетевые вопросы.

«Дело не в том, что вы знаете, а в том, кого вы знаете» - это не просто клише. Создание сильной сети и поиск рекомендаций открывают захватывающие возможности. Когда дело доходит до получения вашей первой работы, необходимо показать работодателям вашу готовность приложить все усилия. Несмотря на временные жертвы, на которые нам всем приходится идти, нет причин прекращать работу в сети. Тем более, что нетворкинг помогает нам развивать и совершенствовать наши навыки, оставаться в курсе текущих тенденций в отрасли и, что наиболее важно, учиться на опыте других. На meetup.com есть множество виртуальных мероприятий и учебных групп. Не стесняйтесь выходить из своей зоны комфорта, вы будете рады, что сделали это.

4. Покажи свою работу

Теперь, когда мы живем в цифровом мире, если вы еще не выложили свои работы в Интернет, никто не знает, насколько вы замечательны. Работодатели хотят видеть, на что вы способны, помимо резюме. Создание сильного портфолио в области науки о данных, демонстрирующего ваши навыки, увеличит ваши шансы на прохождение собеседования. Если вы не знаете, с чего начать, загляните в другой мой блог за вдохновением!

5. Хорошо знайте свой проект.

Код из проектов с открытым исходным кодом легко скопировать и вставить прямо в проект, но знаете ли вы, какое влияние оказывает проект на бизнес, и можете ли вы все объяснить. Никогда не украсть чью-то работу! Интервьюеры могут сказать, действительно ли вы работали над проектом, задав несколько подробных вопросов. В результате важно знать все детали вашего проекта и быть готовым объяснить сложные концепции машинного обучения, например, почему определенный алгоритм машинного обучения имеет лучшую прогнозирующую способность, как интерпретировать прогнозируемый результат. Это также показывает, что вы не только поняли концепции, вы также можете ясно объяснить свой анализ другим членам команды и заинтересованным сторонам.

6. Подготовьтесь к вопросам поведенческого интервью.

Вы не поверите, но многие работодатели задают поведенческие вопросы, потому что хотят лучше оценить, подходит ли кандидат для работы, команды и корпоративной культуры.

Вот несколько распространенных вопросов поведенческого интервью, предложенных Акшаем Сачдевой:

Опишите случай, когда вы не согласились с членом команды. Как вы решили проблему?
Расскажите мне о случае, когда вы не согласились с руководителем.
Расскажите мне о случае, когда вы потерпели неудачу в командном проекте и как вы его преодолели.
Расскажите мне о большой ошибке, которую вы совершили на работе, и о том, как вы с ней справились.
Какая самая сложная / сложная ситуация, с которой вам приходилось сталкиваться на рабочем месте?
Как вы справляетесь с неожиданными изменениями или проблемами?

Отвечая на этот тип вопросов, сосредоточьтесь на приведении примеров того, как вы справлялись с определенной ситуацией в прошлом. Если вы часто теряете сознание, когда нервничаете во время собеседования, вы можете заранее подготовить и отрепетировать свои ответы. Я счел полезным изучить описания должностей и подумать о том, какие качества могут искать работодатели и чем вы могли бы им помочь.

7. Подготовьте список вопросов, которые нужно задать интервьюеру.

Задавая вопросы во время собеседования, вы показываете, что они вам очень интересны, и вы сделали свое домашнее задание. Хотя важно задавать вопросы в конце собеседования, не задавайте одни и те же вопросы всем интервьюерам, независимо от их ролей. Вместо этого попробуйте спросить у HR / рекрутера ожидания менеджера по найму или весь процесс найма, а также попросите менеджера по найму более подробно рассказать о роли и рассказать, чем вы можете помочь. Помните, что собеседование - это тоже разговор, и вы задаете вопросы, потому что искренне заинтересованы в должности.

8. Ставьте ежедневные цели

Ежедневная постановка целей помогла мне лучше сосредоточиться и взять на себя ответственность. Во время поиска работы отказ неизбежен, но не позволяйте ему определять вас или определять вашу ценность! Достигая и празднуя небольшие ежедневные цели, я начал признавать и ценить себя больше за все, что я достиг.

9. Будьте уверены

Самая большая разница, которую я заметил между успешными и неуспешными людьми, - это не интеллект, возможности или ресурсы. Это вера в то, что они могут достичь своих целей. - Джеймс Клир

Если вы не верите в себя, как вы можете убедить работодателей в том, что это вы? Почти каждый в какой-то момент борется с неуверенностью в себе или синдромом самозванца, так что не позволяйте этому пустить вас под откос! Во время собеседования генеральный директор сказал мне, что я никогда не смогу получить работу специалиста по данным только потому, что я не закончил школу Лиги плюща. Но в итоге он все же сделал мне предложение. Конечно, я отказался. Чтобы понять наши ценности, нам не нужна чья-то похвала. Итак, перестаньте беспокоиться о том, чтобы стать достаточно хорошим, и больше сосредоточьтесь на извлечении уроков из своих ошибок.

10. Скрестите пальцы.

Удача может сыграть роль в поиске работы. Иногда этого просто не должно быть, как бы вы ни старались. Помните, не принимайте отказ слишком лично. Вместо этого будьте благодарны за возможность узнать больше о компании и улучшить свои навыки собеседования. Идеальная позиция для вас - там, где вас ждут, и теперь вы лучше подготовлены к победе на собеседовании, когда оно придет!

Последняя мысль

Поиск работы во время пандемии может быть очень напряженным и утомительным, но, эй, вот это! Вы уже так много узнали. Я знаю, что очень сложно получить первую работу в области науки о данных без предварительного опыта, но это не невозможно! Если я могу это сделать, ты тоже сможешь! В конце концов, успех требует упорного труда, времени и терпения. Так что не сдавайся!