Перспективность и привлекательность карьеры в области Data Science привела к закономерному росту конкуренции. В условиях жесточайшей конкуренции между многочисленными кандидатами, стремящимися получить немногочисленные должности, выбор зачастую падает на тех, кто не только обладает всеми необходимыми навыками и опытом, но также способен эффективно коммуницировать. Сегодня мы поговорим с вами о требованиях к соискателям и действиях, которые можно предпринять, чтобы получить работу в области Data Science, представленных в виде восьми последовательных шагов.

8 шагов на пути к получению работы в области Data Science

Следуйте этим восьми шагам, чтобы получить желаемую работу в области Data Science:

Шаг 1: Определение цели и пути ее достижения

Четко определите свои цели профессионального развития в области Data Science

Сперва вам нужно четко определить свои карьерные цели в области Data Science с учетом стажа работы и уровня квалификации. Например, в краткосрочной перспективе можно стать аналитиком данных, пройдя стажировку или заняв должность начального уровня. Среднесрочная цель — стать экспертом в интересующей вас предметной области и начать публиковать научные работы. В долгосрочной перспективе можно поставить себе цель стать ведущим Data Science специалистом, сотрудничать с целыми компаниями, открыть свою фирму и начать вносить вклад в развитие университетов и журналов.

Изучите различные роли в области Data Science и выберите ту, которая соответствует вашим навыкам и интересам

Изучите различные роли в области Data Science и выберите ту, которая соответствует вашим интересам и навыкам. Можно стать аналитиком данных, освоить машинное обучение (Machine Learning), специализироваться на обработке естественного языка (Natural Language Processing), работать над проектами по обработке больших данных (Big Data) или развиваться в области глубокого обучения (Deep Learning).

Определите навыки и знания, необходимые для желаемой роли, и составьте план обучения

Не знаете, как попасть в Data Science? Начните с составления плана обучения, куда можно включить участие в сертификационных курсах, просмотр бесплатных лекций на YouTube, прочтение книг или совместную работу с другими экспертами в этой области. Чтобы ответить на вопрос, как получить первую работу аналитика данных или как вообще попасть в Data Science, в следующей таблице представлены навыки и знания, необходимые для различных ролей в этой области:

Шаг 2: Освоение основ

Овладейте основами статистики, математики и таких языков программирования, как Python или R

• Статистика: Соискателям, стремящимся получить работу в области Data Science, необходимо приобрести знания в области описательной и индуктивной статистики и вероятности. Они используются для обобщения, визуализации, формирования выводов и проверки гипотез. Вероятность используется в байесовской статистике и моделировании методом Монте-Карло. 

• Математика: Изучите линейную алгебру и матанализ с упором на линейную регрессию, метод опорных векторов (Support Vector Machines) и метод главных компонент (Principal Component Analysis). В курсе матанализа особое внимание уделяется градиентам, алгоритмам оптимизации и частным производным. Они необходимы для снижения размерности, работы с матрицами и оптимизации на основе градиента.  

• Языки программирования (Python или R): Ознакомьтесь с методами манипулирования данными, работой со структурами данных, управляющими структурами, функциями, библиотеками и пакетами. Они используются для очистки и обработки данных, решения повторяющихся задач и реализации законченных алгоритмов.

Ознакомьтесь с методами манипулирования, визуализации и анализа данных

Если вы хотите устроиться младшим аналитиком данных или стремитесь попасть в Data Science, то освоение этих трех методик может стать для вас хорошим решением:

• Манипулирование данными: Соискатели должны знать язык SQL (язык структурированных запросов) и языки программирования для работы с данными. Они должны уметь запрашивать, фильтровать, объединять и агрегировать данные, а также отсеивать, группировать, объединять и преобразовывать их.

• Визуализация данных: Начните с изучения популярных библиотек визуализации данных, например, Plotly, ggplot2, Matplotlib или Seaborn. Поработайте над навыками повествования, создавая увлекательный контент и одновременно упрощая его для понимания технической и нетехнической аудиторией.

• Анализ данных: Освойте статистические концепции для интерпретации данных и алгоритмы машинного обучения для анализа практических применений данных. Изучите все сопутствующие методы, такие как проверка гипотез, кластеризация, NLP, регрессионный анализ и кластеризация. 

Разберитесь с основными алгоритмами и концепциями машинного обучения

Машинное обучение — это главный ответ на вопрос о том, как получить работу в области Data Science. Для того чтобы добиться успеха в на этом поприще, сосредоточьте свое внимание на алгоритмах обучения с и без учителя, деревьях решений и ансамблевых методах, нейронных сетях и глубоком обучении, оценке и выборе моделей, переобучнеии и регуляризации, настройке гиперпараметров, выборе признаков в данных, развертывании моделей, а также интерпретируемости. 

Шаг 3: Приобретение практического опыта

В частности, отвечая на вопрос о том, как стать аналитиком данных, не имея опыта работы, следует обратить внимание на следующие важные моменты:

Поучаствуйте в реальных проектах в области Data Science 

Проекты позволяют получить практические навыки работы со сложными массивами данных в реальных условиях. Вы сможете создать портфолио, демонстрирующее навыки решения сложных задач и критического мышления, полученные в ходе реализации Data Science проектов. 

Вы можете поучаствовать в более чем полусотне реальных проектов в рамках нашей программы Blackbelt plus!

Попробуйте попасть на стажировку или фриланс проекты, чтобы получить практический опыт

Стажировка дает возможность продемонстрировать свои способности и навыки. Кроме того, стажировка помогает лучше понять реальную ситуацию в отрасли. Встречи с различными специалистами, общение с конкурентами и коллегами помогут вам получить адекватную оценку своих способностей.  

Шаг 4: Создание привлекательного портфолио

Продемонстрируйте свои Data Science проекты, чтобы подтвердить свои навыки и способности к решению проблем

Этот шаг объясняет, как стать дата-сайентистом без диплома. Демонстрация проектов, навыков и способностей к решению проблем в портфолио доказывает вашу состоятельность перед работодателем. Оно помогает вам превзойти других людей и демонстрирует ваше стремление и активность в данной области. Оно говорит о ваших технических возможностях и умении преодолевать трудности. 

Создайте GitHub-репозиторий или персональный сайт для демонстрации своих работ

Это огромный вклад в ваше портфолио, потому что свидетельствует о вашей способности самостоятельно решать поставленные задачи. Помимо демонстрации навыков, это также свидетельствуют о постоянном обучении и обновлении знаний. В частности, речь идет о способности к написанию кода, реализации алгоритмов и навыках управления. 

Документируйте методологии, результаты и любые идеи, полученных в ходе реализации проектов

Четкое и лаконичное документирование говорит о способности делиться своими результатами, что является очень важным аспектом в области Data Science. Способность донести информацию до нетехнической аудитории, а также воспроизводимость результатов демонстрирует вашу концептуальную ясность в данной области.  

Ознакомьтесь с нашим руководством по составлению резюме на должность датасайентиста!

Шаг 5: Нетворкинг и налаживание связей

Посещайте митапы, конференции и разные Data Science мероприятия

Помимо того, что такие мероприятия способствуют налаживанию контактов, они важны для получения информации о текущих и будущих перспективах работы и новых областях. Обмен знаниями на таких мероприятиях помогает привлечь внимание рекрутеров и произвести неизгладимое впечатление.

Участвуйте в онлайн-сообществах и форумах, связанных с Data Science

Онлайн-обучение обычно помогает получить работу в области Data Science, позволяя учиться у своих коллег по всему миру, обращаться за советом при решении проблем, демонстрировать свой опыт и оставаться в курсе последних событий в этой области. 

Следите за профессионалами в этой области через LinkedIn и другие платформы для нетворкинга

Нетворкинг-платформы позволяют продемонстрировать свою профессиональную компетентность. Один только ваш профиль, если он достаточно развит, может принести вам предложение о сотрудничестве от крупной компании. На этих платформах также можно найти различные вакансии. 

Учитесь, общайтесь и процветайте: Присоединяйтесь к нашему сообществу Analytics Vidhya и найдите лучших профессионалов и энтузиастов в области Data Science.

Шаг 6: Повышение квалификации

Будьте в курсе последних достижений в области Data Science

Актуальные тенденции имеют большое значение для непрерывного развития и получения конкурентных преимуществ в толпе соискателей. Они повышают возможности, точность и эффективность кандидата, улучшая при этом эффективность решения задач. Это также повышает способность принимать решения на основе данных. 

Углубляйте свои знания в специализированных направлениях, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение или глубокое обучение

Специализированные направления требуют от вас более глубоких познаний в конкретных нишах, ведь вам нужно будет решать сложные задачи, связанные с ней. Например, специалисты по NLP будут специализироваться на разработке чат-ботов и анализе тональностей текста, а специалисты по компьютерному зрению — на сегментации изображений. 

При необходимости рассмотрите возможность получения дополнительной ученой степени или сертификата

Дипломы и сертификаты обычно ведут к продвижению по службе, дают глубокие знания и подтверждают стремление кандидата учиться и добиваться успехов в своей области. Основной вклад сертификатов и дипломов заключается в продвижении по службе, расширении возможностей применения знаний и повышении заработной платы. 

Шаг 7: Составление резюме и сопроводительного письма

Составьте свое резюме таким образом, чтобы в нем были выделены соответствующие навыки, опыт и проекты

Резюме — это первый ознакомительный документ, который определяет возможность продемонстрировать свои истинные способности. Эффективная адаптация резюме в соответствии с требованиями вакансии каждый раз повышает шансы на получение этой должности.  

Составьте убедительное сопроводительное письмо, в котором продемонстрируете свою увлеченность и соответствие занимаемой должности

Убедитесь, что сопроводительное письмо выражает ваш энтузиазм и точную причину подачи заявки на работу, а также четко объясняет, почему вы наиболее подходите для этой роли. Персонализируйте письмо и расскажите о своем пути и обучении, чтобы лучше взаимодействовать с каждым отдельно взятым рекрутером. 

Количественно оцените свои достижения и используйте ключевые слова, связанные с вашей отраслью

Количественная оценка своих достижений с цифрами и показателями привлекает внимание и оказывает более длительное воздействие по сравнению с кучей слов. Включите ключевые слова из описания вакансии и подчеркните свою способность добиваться результатов. Продемонстрируйте свою ориентированность на решение проблем.

Шаг 8: Как успешно пройти собеседование

Подготовка к техническим и поведенческим собеседованиям

Как следует подготовьтесь по статистике, программированию и машинному обучению с акцентом на алгоритмы, ключевые концепции и методологии, упомянутые в описании вакансии. Справиться с поведенческой частью можно, четко рассказав о своем прошлом опыте, умении работать в команде и подходе к решению проблем.

Обзор распространенных вопросов на собеседовании по Data Science и практика в их решении

Потренируйтесь перед собеседованием, отвечая на всевозможные вопросы из интернета по работе с данными, анализу, оценке моделей, метрикам, методикам, инструментам и алгоритмам, а также поведенческие вопросы.

Продемонстрируйте навыки решения проблем, умение доносить сложные идеи и демонстрировать свою увлеченность Data Science

Используйте портфолио и проекты для демонстрации навыков решения проблем. Четко и ясно излагайте свои достижения и навыки. Проявляйте страсть к Data Science, рассказывая о текущих изменениях в вашей карьере, достижениях и активном участии в проектах вне рамок академических требований. 

Заключение 

Работа в области Data Science требует правильного сочетания образования, навыков и способности к коммуникации. Помимо требований к софтскилам, соискатели в этой области должны сосредоточиться на приобретении практического опыта и создании портфолио. Это поможет в долгосрочной перспективе. Увлеченность и любознательность кандидатов должны проявляться и в том, что они постоянно следят за достижениями в этой области.

Наша программа "blackbelt" — это универсальное решение для всех энтузиастов Data Science, с помощью которой вы можете самостоятельно пройти весь путь от первого до финального шага. Записывайтесь курс уже сегодня!

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1: Трудно ли получить работу в области Data Science?

Ответ: Получить работу в области Data Science несложно при наличии концептуальной ясности, релевантного опыта и практики, а также правильной демонстрации требуемых навыков. 

Вопрос 2: Какая квалификация необходима для того, чтобы стать специалистом по анализу данных?

Ответ: Для того чтобы стать специалистом по анализу данных, желательно иметь степень бакалавра, владеть техническими навыками, такими как языки программирования, а также владеть методами машинного обучения и анализа данных. Кроме того, необходимо приобрести соответствующие софтскилы, такие как умение решать проблемы, критически мыслить и работать в команде. 

Вопрос 3: Может ли человек без опыта получить работу в области Data Science?

Ответ: Да, новички могут пройти стажировку и получить должность начального уровня в области Data Science. Они помогают заложить фундамент для дальнейшего развития.

Вопрос 4: Как я могу получить работу в области Data Science в Индии?

Ответ: Получить работу в области Data Science в Индии можно, получив соответствующее образование и навыки. Важную роль в этом процессе играют также нетворкинг, стажировки и онлайн-курсы.

Еще быстрее получить первую работу в области Data Science можно с поддержкой экспертов на онлайн-курсах в OTUS.