8 steg för att få ditt första datavetenskapsjobb

Att hitta ett datavetenskapsjobb är inte på något sätt lätt. Flera skickliga dataforskare offrar sin tid, energi och resurser för att skaffa certifieringar, bara för att få förkrossande svar på sina jobbansökningar.

Om det är du har vi goda nyheter till dig. Att få ditt första datavetenskapsjobb behöver inte vara så svårt. Från att lära sig rätt färdigheter till att förhandla om din lön, här är åtta steg för att få ditt första datavetenskapsjobb.

1. Identifiera och utveckla efterfrågade färdigheter inom datavetenskap

Rekryterare och rekryterare söker kompetens som kommer att gynna deras företag mest. Så se till att du förvärvar datavetenskapliga färdigheter som ger dig ett försprång innan du ansöker om någon position. De flesta högbetalda datavetenskapsroller kräver färdigheter i programmering, statistik, datahantering, ekonometri, etc.

Att utveckla dessa färdigheter ökar dina jobbchanser, eftersom arbetsgivare vill att erfarna personer arbetar med deras data och drar fram dess värde. Således, medvetet skaffa praktisk kunskap som

SQL-upplevelse i verkligheten, få certifieringar inom områden med hög efterfrågan och stärk din tekniska expertis.

Att lära sig rätt färdigheter är viktigt, men det är mindre sannolikt att du får dina önskade resultat utan rätt arsenal. Arbetsgivare har specifika behov, och inte alla verktyg eller programvara tilltalar dem. Till exempel kan en arbetsgivare använda ett SQL-bibliotek för att hantera sin databas. En SQL-programmerare med liten eller ingen kunskap om det biblioteket skulle inte kunna hantera det effektivt, vilket skulle påverka deras chanser negativt.

Bra exempel på populära verktyg inkluderar datavetenskapsbibliotek för Python, Jupyter Notebook, Git, Tableau och mer. Dessa verktyg diversifierar din kompetens och breddar dina möjligheter på arbetsmarknaden.

3. Skapa ett vinnande CV och portfölj

Enligt Zippia, 61 % av anställande chefer ser skräddarsydda meritförteckningar som taktiken nummer ett för att öka jobbchanserna. Att skapa ett bra CV är därför avgörande för att få ditt första datavetenskapsjobb, eftersom det skapar ett utmärkt första intryck.

Se till att ditt CV är professionellt och använder ett lättläst format som framhäver dina färdigheter och prestationer. Annat väsentligt tips för ett vinnande CV inkluderar att använda nyckelord från arbetsbeskrivningen, skriva korta sammanfattningar, lyfta fram kvantifierbara resultat och inkludera anmärkningsvärda certifieringar.

Dessutom är en onlineportfölj som visar din praktiska upplevelse avgörande för att visa dina förmågor i verkliga scenarier. Att bifoga en till ditt CV låter din arbetsgivare se din kompetens ytterligare, vilket kommer att öka dina chanser.

4. Sök jobb

Som med alla andra ansökningar måste du läsa arbetsbeskrivningen noggrant och sätta dig in i din önskade tjänst. Lär dig dessutom allt du kan om branschen du söker till och de problem som din potentiella arbetsbeskrivning syftar till att lösa.

När du söker efter platsannonser, var selektiv och gå strategiskt till jobb du uppfyller kraven för och är intresserad av. Skräddarsy också alltid ditt CV och personliga brev till varje position och inkludera arbetsgivarens namn och kontaktinformation i din ansökan. Detta beror på att en dålig ansökan kan vara bland anledningar till att du inte kan få en intervju.

Var kan du hitta jobbannonser? Du har många alternativ, inklusive jobbwebbplatser, företagskarriärsidor och nätverksplattformar som LinkedIn. Vilket du än väljer, fortsätt ansöka tills du får ett erbjudande. Bli inte avskräckt av avslag eller tystnad, och fortsätt att förbättra ditt CV och personliga brev, utöka ditt nätverk och leta efter nya möjligheter.

5. Förbered dig för intervjun

Att imponera på din intervjuare är nyckeln till att få ett datavetenskapsjobb. Så det är viktigt att göra adekvata förberedelser genom att uppdatera dina kunskaper om tekniska och mjuka färdigheter innan ditt tilldelade intervjudatum.

Att fräscha upp statistik, sannolikhet, programmering och maskininlärning är avgörande, eftersom dessa är de bästa datavetenskapliga färdigheterna som alla arbetsgivare behöver. Du behöver också en praktisk uppfräschning om rengöring och filtrering av data eftersom intervjuare föredrar att ställa mer tillämpade frågor än teoretiska.

Under tiden undvik att sanslöst kopiera koder eller modeller som inte tillhör dig eller fuska dig igenom intervjun. En intervju syftar till att testa dina fördjupade kunskaper och utvärdera vad du kan reproducera på jobbet. Så att duplicera eller klämma in någons arbete utan att förstå processen kan få dig att fumla på din intervju.

Slutligen kan du få några beteendefrågor för att testa din förmåga att samarbeta med andra. Dessa kommer att omfatta förfrågningar om tidigare meningsskiljaktigheter, svåra situationer, misstag och hur du hanterade dem. Att veta vad du kan förvänta dig och förbereda dina svar i förväg minskar dina chanser att frysa under dessa avsnitt.

6. Följ upp och få feedback

Uppföljning ökar dina framtidsutsikter genom att påminna arbetsgivaren om dina kvalifikationer och förstärka ditt intresse och entusiasm för jobbet. Det kan också hjälpa dig att sticka ut från andra kandidater som kanske inte följer upp eller gör det mindre effektivt.

För att följa upp effektivt, vänta på en rimlig tidsram innan du tar kontakt, vanligtvis en vecka eller två efter ansökan eller intervju. Att följa upp för ofta eller tidigt kan pressa arbetsgivaren eller verka onödigt påträngande.

Kom också ihåg att vara kort och tydlig i ditt uppföljande meddelande, oavsett om det är ett e-postmeddelande, telefonsamtal eller anteckning. Du checkar in i officiella syften, inte för informell kommunikation med en älskad, och att gå rakt på sak hjälper till att behålla din intervjuares intresse. Ange professionellt ditt syfte, bekräfta ditt intresse, upprepa dina kvalifikationer och uttryck din tacksamhet.

Om du får negativ feedback, kom ihåg att avslag inträffar och ta det inte personligt. Uppskatta istället möjligheten, lär av erfarenheter och försök igen. Detta kommer att förbättra dina chanser nästa gång, och du kan till och med få ett bättre jobb än förra.

7. Förhandla din lön och förmåner

Pengar är alltid en känslig fråga, men det betyder inte att du ska dra sig undan för lönesamtal med din arbetsgivare. Screening, intervjuer och betalning av rekryterarlöner är dyra, så företag är i allmänhet ovilliga att dra erbjudanden.

Det är dock viktigt att göra ditt ärende artigt och stödja det med lämplig information. För att begära en högre inkomst, bekräfta din efterfrågan med marknadsdata, konkurrerande lön eller datavetenskaplig utbildning på högre nivå. Bestäm sedan dina lägsta, mål- och idealbelopp och fråga efter ditt ideal. På så sätt får din arbetsgivare en bättre uppfattning om en inkomst som passar dig och försöker matcha så gott de kan.

I oflexibla fall, kom ihåg att du kan göra fördelaktiga kompromisser med företaget. Du kan till exempel begära en signeringsbonus, eget kapital, mer betald ledighet (PTO), distansarbete eller flexibla timmar.

Slutligen, överväg inte dina önskemål ensamma; hitta sätt att respektfullt träffa affärer som skulle vara optimala för dig och företaget. Dessa tips för en passande lön och allmän förhandlingsförmåga kommer säkert att ge dig ett fantastiskt erbjudande.

8. Nätverk och få hänvisningar

Det är inget fel med att prioritera ditt arbete, men att anse nätverkande vara oviktigt är riskabelt för din professionella tillväxt. Nätverk vässar dina kunskaper, håller dig uppdaterad med trender och öppnar dörrar till möjligheter genom hänvisningar och kontakter. Det viktigaste är att du kan knyta varaktiga band med människor och lära dig av deras erfarenheter.

Först vill du leta efter olika sätt att nätverka, som möten, poddsändningar, en-till-en-samtal, Disharmoni, Twitter, LinkedIn, eller andra sociala medier. Hitta en strategi som fungerar för dig, beroende på din personlighet och arbetssituation, och kör med den. Glöm ändå inte att gå ut ur din komfortzon då och då, eftersom det kommer att gynna dig mer än att ständigt hålla fast vid en rutinmässig nätverksstrategi.

Vad är nästa steg inom datavetenskap?

Efter att ha landat ditt första datavetenskapsjobb bör ditt nästa steg vara att skaffa erfarenhet, och att samarbeta med starka datavetenskapsgemenskaper som Kaggle är ett sätt att uppnå detta.

Med Kaggle kan du vässa dina färdigheter genom att arbeta med riktiga datamängder och analysera otaliga kodexempel. Du kan också vinna priser och erkännande från tävlingar, ställa frågor i forum, bygga vänskap med branschexperter och bli utsatt för nya möjligheter.