¿Cómo me preparo para mi primer trabajo en ciencias de datos?

Usted ha trabajado duro durante varios meses para aprender el «ins y outs» de las estadísticas y la programación, y usted ha recordado todos los algoritmos básicos de aprendizaje automático de memoria. Probablemente se puede explicar cómo funcionan las redes neuronales y qué es la retropropagación, y cómo se actualizan los pesos en el modelo.

Tu mejor amigo olvidó que existes ya que no lo has visto por un tiempo ya que estabas demasiado ocupado tratando de mejorar tu último modelo forestal aleatorio por otra fracción de un decimal (que finalmente lo lograste después de varios días de prueba y error).

Pero esto último no es importante...

Si quisieras, podrías hacer todo esto en unas horas. Así que finalmente se siente seguro de que usted es un maestro de la ciencia de datos! O al menos considérate un adepto temprano decente.

¡Bien hecho! ¿Pero ahora qué?

Ahora necesitas convencer a otras personas de que eres una Ciencia de los Datos de hecho y esto tal vez sea más difícil que aprender las habilidades en sí.

Por lo tanto voy a compartir algunos consejos con usted que me han ayudado con mis búsquedas de trabajo de Ciencia de Datos, así que si usted está interesado...

Define qué tipo de trabajo quieres.

Hay miles de trabajos científicos de datos disponibles, pero puede que no todos se ajusten a lo que usted está buscando hacer. Usted es el que sabe cuáles son sus partes más fuertes en la ciencia de los datos y lo que le interesa. Usted puede estar interesado en el aprendizaje automático tradicional o amar el aprendizaje profundo y ha hecho varios proyectos centrados en las redes neuronales.

¿Eres una persona que es más práctica y le gusta implementar los algoritmos y se siente bien sobre la creación de código listo para la producción?

¿O prefieres leer la investigación más reciente e intentar implementar las nuevas arquitecturas de redes neuronales?

¿Quieres trabajar para una empresa grande o mediana? ¿O quizás preferirías trabajar para startups?

¿La cultura de la empresa es importante para usted?

¿Estás dispuesto a reubicarte y, si es así, a qué distancia? O tal vez usted va a aceptar la posición remota solamente.

Todas son opciones válidas, pero recomiendo que para la primera posición de Data Science encuentres un papel en el que no serás un único Data Scientist en la empresa.

Usted necesita tener esas respuestas antes de comenzar a solicitar cualquier trabajo, ya que le ahorrará tiempo y esfuerzo.

2. Aplicar a tantos trabajos relevantes como sea posible.

Una vez que hayas descubierto qué tipo de trabajo quieres que empieces a solicitar los puestos. Es importante que se atenga a las reglas que ha esbozado para su trabajo y aplicarlo a la única posición relevante.

Voy a repetir esto de nuevo:

Esto es sumamente importante para aplicarlo únicamente a las posiciones pertinentes.

Los roles de Data Scientist varían tanto en sus deberes y usted puede terminar haciendo tareas totalmente diferentes dependiendo de la definición de rol. Usted quiere estar seguro de que usted será algo de lo que usted tiene conocimiento y lo mantiene interesado.

Además, será difícil conseguir un trabajo en algo que usted no está familiarizado o no está interesado en absoluto. Incluso si usted de alguna manera tiene éxito en el proceso de la entrevista se verá obligado a hacerlo durante el próximo par de meses o un año probablemente sentirse miserable.

Todo esto mientras tu trabajo perfecto seguía ahí fuera.

3. Cree una hoja de cálculo para hacer un seguimiento de las aplicaciones.

No necesitas preparar nada elegante. Las hojas de cálculo de Google serán suficientes. Usted necesita mantener un registro del nombre de la empresa, posición que ha aplicado, enlace al trabajo añadir, fecha de solicitud, y si obtiene una respuesta o no, y si hizo la descripción de lo que la respuesta fue, por ejemplo, rechazado, invitación de entrevista de pantalla telefónica, etc.

Esto es suficiente para tenerte organizado, sabrás a cuántos trabajos te has aplicado, en qué lapso de tiempo, y básicamente te ayudará a mantenerte cuerdo con el proceso. A veces puedes sentir que has aplicado a cientos de trabajos y mientras miras la hoja de cálculo verás que, de hecho, fue mucho, pero no tanto como has pensado.

4. Mira las juntas de trabajo más pequeñas y los sitios web de la empresa.

Así que están las obvias juntas generales de trabajo que todos conocemos sobre como Monster, De hecho, Craigslist, y son buenos lugares para empezar. Definitivamente enviar la aplicación a los trabajos anunciados allí, pero el número de aplicaciones que las empresas reciben a través de estos sitios será alto y puede ser difícil de destacar.

Trate de encontrar consejos de trabajo más pequeños que están relacionados con la ciencia de datos, o el nicho específico en qué área le gustaría trabajar para. Buenos ejemplos de lugares para buscar trabajo como los científicos de datos son

Además de los consejos de trabajo, le animo a buscar en sus sitios web de la empresa local y ver si están buscando científicos de datos. Puede ser la política de la empresa para anunciar en el sitio web primero y más tarde pasar a anuncios de empleo más amplios.

Como usted puede imaginar las aplicaciones del sitio web de la compañía deben tener menos solicitantes por lo que sus posibilidades de conseguir la entrevista será más alta.

Del mismo modo, no sólo puede comprobar las empresas locales, pero encontrar otras formas de identificar las empresas que pueden buscar Data Scientifics.

Las buenas maneras serían comprobar las empresas para las que trabaja su amigo Data Scientist Graduados. Hay una posibilidad de que estén reclutando en este momento e incluso te recomienda alguien que está en la empresa ahora.

6. Asistir a reuniones y eventos de Ciencia de Datos y estar ACTIVO allí.

Otro aspecto importante de la búsqueda de empleo es asistir a reuniones de Data Science y otros eventos relacionados con Data Science en su área local. A esas personas asisten personas que están interesadas o que trabajan en el campo. Tratar de conectar con ellos puede conseguir una recomendación a la empresa para la que trabajan y eventualmente conducir a un trabajo.

Es importante estar activo en este tipo de eventos.

Usted no se beneficiará de escuchar una conferencia de una hora sobre la optimización del algoritmo de aumento de gradiente y luego ver a un tipo contestar preguntas del público.

Usted se beneficiará sólo si usted es un participante activo en el evento. Eso es hacer preguntas a la persona que está presentando, hablando e interactuando con otros participantes. Nunca se sabe cuándo la persona a su lado puede convertirse en otro líder de trabajo.

7. Limpia la cuenta de GitHub y sube buenos proyectos.

Para cualquier rol de Data Scientist, es casi un requisito enviar un enlace a su perfil de GitHub con su CV y carta de presentación. Mientras que los científicos de datos más experimentados pueden salirse con la suya con el perfil casi vacío de GitHub, será difícil para un recién llegado al campo. Finalmente, usted está tratando de demostrar que usted puede ser un científico de datos y esta es una gran oportunidad.

Por lo tanto, limpie su cuenta de github y agregue excelentes proyectos de los que está orgulloso.

Esto último también significa eliminar toda la basura que es irrelevante y no muestra sus habilidades. Muestra tus mejores proyectos en la parte superior para que esos sean los que verá el reclutador cuando abra tu perfil de GitHub.

Recomiendo tener algunos proyectos con bonitas visualizaciones. Somos personas y nos atraen las imágenes atractivas más que el código.

Además, algunos reclutadores pueden no ser muy técnicos y puede que no entiendan los detalles del código por lo que llamar su atención con hermosos visuales generalmente hace el truco.

8. Tener un sitio web con una cartera.

Esto no es un requisito para cualquier solicitud de empleo, pero podría ser un buen bono al tratar de convencer a alguien de que somos buenos en algo. Hay tantos editores en línea que le permiten crear sitios web para que pueda elegir cualquiera de los gratuitos y populares o utilizar Páginas de GitHub . Hay un montón de tutoriales en línea que te enseñan cómo hacerlo.

Asegúrese de que su sitio web es atractivo y describir allí cinco de los proyectos de los que usted está orgulloso. Una vez más bonitos visuales son el bono.

Usted quiere que su sitio web sea pegadizo y mostrar que usted es un profesional en lo que hace.

No sea técnico en su descripción y trate al visitante más como un experto en negocios o productos. Tienes que convencerlos de por qué los proyectos que has hecho son valiosos para el mundo. Si están interesados en la implementación técnica pueden mirar su página de GitHub, así que asegúrese de vincular su proyecto allí.

Y de nuevo, hay personas que no tienen sus sitios web (incluyendo a mí) y son contratados. Sin embargo, esas personas confían en su experiencia anterior para no tener que trabajar tan duro para demostrar que pueden hacer el trabajo.

Como recién llegado al campo sin embargo, es necesario tratar de impresionar a alguien en todos los niveles. Cuanto mejor sea la impresión que hagas, más posibilidades tendrás de conseguir la entrevista. Por lo tanto, pasar unas horas en la creación del sitio web realmente puede valer la pena.

9. Aprenda tres proyectos en los que ha trabajado de memoria y sea capaz de contar historias a su alrededor.

Así que este es el consejo para la preparación de la entrevista, esto significa que usted ha impresionado a alguien lo suficiente para darle una llamada telefónica o tal vez incluso una entrevista en persona. Usted necesita impresionarlos ahora aún más con su conocimiento de la ciencia de los datos.

Les sugiero que revisen los tres proyectos en los que han trabajado, revisen el código, recuerden la configuración del proyecto y todos los detalles al respecto.

¿Estabas trabajando por tu cuenta o en un equipo?

¿Qué herramientas has estado usando?

¿Qué algoritmos usaste?

¿Cuáles fueron los resultados?

¿Qué métricas ha utilizado para evaluar los resultados?

¿Tuviste algún reto?

¿Qué harías diferente si fueras a rehacer el proyecto?

Usted necesita ser capaz de responder a todo esto y preguntas similares sobre tres de los proyectos. ¿Y por qué digo tres? ¿Uno no es suficiente?

Quieres tener tres proyectos preparados para que puedas sacar cualquiera de ellos cuando el entrevistador te pregunte sobre la experiencia. Es probable que le hagan varias preguntas por lo que desea tener una variedad del escenario preparado y no parece que acaba de trabajar en un gran proyecto sólo.

Incluso si la pregunta no es exactamente la indicada anteriormente, normalmente la preparación de las respuestas anteriores y la relectura del código del proyecto le tendrá preparado para los mots de las preguntas del entrevistador.

Además, tenga en cuenta que algunas preguntas del entrevistador no están haciendo acerca de los proyectos en sí, pero usted debe responder utilizando la referencia del proyecto. Por ejemplo, preguntas como «¿Qué algoritmos de clasificación conoces?» sería mucho mejor responder utilizando la referencia del proyecto en lugar de proporcionar una lista de algoritmos solamente.

Puedes practicar buscando sitios web con preguntas de entrevistas de Data Science e intentar responderlas usando tres referencias de proyectos que hayas elegido. Esto debe tener preparado para una gran cantidad de experiencia y preguntas técnicas que el entrevistador puede tener.

10. Aprenda acerca de la empresa y la persona que le entrevistará.

Estar preparado para la entrevista es crucial. Usted no conoce todos los detalles sobre la empresa, pero conocer la visión general del negocio es siempre una buena idea.

¿Visite su página y vea lo que ofrecen?

¿Quiénes son sus clientes potenciales?

¿Cuál es su estrategia de negocio?

¿Cuál es su equipo de Ciencia de Datos?

¿Cuáles son los valores de la empresa?

Esta información se puede encontrar generalmente en LinkedIn, Glassdoor, o el sitio web de la compañía. Conocer algunos detalles sobre la empresa es su ventaja y hará que una conversación con el entrevistador sea más fluida.

También es una buena idea aprender un poco sobre el propio entrevistador antes de la entrevista. Por lo general, comprobar su LinkedIn debería ser suficiente. También puedes ver si tienen algún blog o si tienen alguna presencia en línea interesante.

Tener este conocimiento no le hará pasar la entrevista, pero debe hacer la conversación más agradable y probablemente le ayudará a estar menos nervioso. Es más fácil hablar con alguien que usted sabe un poco si el fondo que el extraño total. ¡Al menos esto es lo que me ayuda!

Resumen

Estos eran mis diez consejos que deberían ayudar a conseguir tu primer trabajo de Ciencia de Datos. Obviamente, hay muchas más cosas que usted podría hacer para las entrevistas y la preparación de la búsqueda de trabajo, pero creo que siguiendo estos sencillos diez pasos ya aumentará sus posibilidades de conseguir un trabajo significativamente.

Espero que haya encontrado la información útil y buena suerte con la búsqueda!