A ciência de dados é o campo mais procurado nesta era digital. Em quase todas as interações com a tecnologia, os dados são trocados. O papel de um cientista de dados é analisar esses dados e interpretar os resultados para implementá-los para benefícios organizacionais. No mundo moderno, cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados são processados todos os dias. Um cientista de dados pode organizar e analisar essa enorme quantidade de dados para torná-los acessíveis para liderar um negócio lucrativo. Mas ser contratado como cientista de dados não é fácil neste mundo competitivo. Nessa nota, este artigo lista 7 maneiras de impressionar sua ciência de dados, o gerente de contratação.
Um CV Nítido e Eficaz
Muitos gerentes de projeto de ciência de dados que contratam relataram que os cientistas de dados não sabem o que as empresas estão procurando e, portanto, enviam um currículo, o que não é eficaz. Embora haja muitas coisas para anotar no currículo de um cientista de dados, a maioria dos cientistas de dados acaba escrevendo um currículo de 4 a 5 páginas. Isso é um grande não. Verdade seja dita, ninguém tem tempo no mundo de hoje para ler um currículo tão aprofundado. Portanto, o truque aqui é escrever currículos nítidos com os detalhes necessários. Você deve se concentrar mais em destacar seu conhecimento de ciência de dados em gerenciamento de projetos e suas soluções para casos de uso do mundo real. Os empregadores que contratam um cientista de dados gostariam de saber até que ponto você é capaz de apresentar soluções criativas e inovadoras.
Projeto de limpeza de dados
Um projeto de limpeza de dados mostra a um gerente de contratação que você pode pegar conjuntos de dados díspares e entendê-los. Essa é a maior parte do trabalho que um cientista de dados faz e é uma habilidade crítica para demonstrar. Este projeto envolve pegar dados confusos, limpá-los e fazer análises. Um projeto de limpeza de dados demonstra que você pode raciocinar sobre os dados e pode pegar dados de várias fontes e consolidá-los em um único conjunto de dados. A limpeza de dados é uma grande parte de qualquer trabalho de cientista de dados, e mostrar que você já fez isso antes será uma vantagem.
Habilidades de comunicação
Embora possa parecer a habilidade mais comum em todas as funções de trabalho, para ser honesto, é uma das habilidades cruciais que um cientista de dados deve ter. Se olharmos para os elementos centrais da ciência de dados, trata-se de programação, matemática e ciências, e perspicácia de negócios. Aqui, perspicácia empresarial implica conhecer o negócio ou o setor para o qual deseja trabalhar. Além disso, cada empregador de contratação de ciência de dados tem uma agenda e objetivo diferente para a contratação de cientistas de dados. Alguns podem querer conduzir a tomada de decisão baseada em dados, enquanto outros podem querer resolver um problema de negócios.
Post Elucidative
É importante ser capaz de compreender e explicar conceitos complexos de ciência de dados, como algoritmos de aprendizado de máquina. Isso ajuda um gerente de contratação a entender como você seria bom em comunicar conceitos complexos a outros membros da equipe e clientes. Esta é uma parte crítica de um portfólio de ciência de dados, pois cobre uma boa parte do trabalho de ciência de dados do mundo real. Isso também mostra que você entende os conceitos e como as coisas funcionam em um nível profundo, não apenas em um nível de sintaxe. Esse entendimento profundo é importante para ser capaz de justificar suas escolhas e orientar os outros em seu trabalho.
Conhecimento do produto certo e capacidade de aprender
Se estiver se candidatando a um emprego em ciência de dados, você deve saber que o gerente de contratação apresentará alguns casos de uso para testar seu conhecimento do produto e habilidades de resolução de problemas. Bem, é claro, um gerente de contratação faria isso porque alguém gostaria de testar e ver se os projetos e sua experiência de trabalho escritos no currículo são verdadeiros ou blefados. Portanto, você precisa fazer uma pesquisa completa sobre os produtos, serviços e soluções da empresa em potencial, tentar entender a partir da descrição do trabalho o que eles estão procurando e estruturar suas respostas de acordo. Esteja preparado, pois os casos de uso podem estar relacionados aos produtos da empresa ou aos problemas que eles desejam resolver contratando um cientista de dados. Se você deseja fazer tudo certo, certifique-se de atualizar seus conhecimentos de programação e estatística necessários para a entrevista. Deve-se estar preparado para tudo o que o empregador em potencial solicitar.
Competição de Ciência de Dados
As competições de ciência de dados envolvem tentar treinar o modelo de aprendizado de máquina mais preciso em um conjunto de dados. Essas competições podem ser uma ótima maneira de aprender. Da perspectiva de um gerente de contratação, uma competição de ciência de dados pode demonstrar competência técnica se você se sair bem, iniciativa se você se esforçar bastante e colaboração se trabalhar com outras pessoas. Isso se sobrepõe a alguns dos outros projetos do portfólio, mas pode ser uma boa forma secundária de se destacar.
Aprenda as linguagens de programação importantes
Para ser um cientista de dados, é importante conhecer e dominar as habilidades necessárias, em vez de obter um diploma brilhante de uma universidade. O processo de entrevista é baseado em habilidades e estes são os idiomas que você precisa dominar:
Pitão– Saber disso o ajudará a filtrar e transferir big data e dados não estruturados. Python pode ser usado para desenvolvimento web, desenvolvimento de software, aprendizado profundo e aprendizado de máquina.
R– Uma linguagem de programação de código aberto, R é útil para calcular problemas matemáticos e estatísticos complicados. Também ajudará na visualização de dados.
SQL– Esta é uma ferramenta de gerenciamento de relacionamento por meio da qual você pode consultar e juntar dados em várias tabelas e bancos de dados.
SAS– Grandes corporações usam esta ferramenta para análise estatística, inteligência de negócios e análise preditiva.
source – www.analyticsinsight.net
