Как найти свою первую работу в Data Science?
В последние годы профессия Data Scientist/ML Engineer стала одной из самых востребованных на рынке труда.
Однако начать карьеру в этой области может быть трудно из-за высокой конкуренции и требований к навыкам. В этой небольшой статье мы рассмотрим шаги, которые помогут вам найти первую работу в Data Science.
Изучите основы
Прежде чем искать первую работу в этой области, освойте базовые навыки и инструменты Data Science:
- Программирование: Знание Python на высоком уровне является обязательным! В отличии от позиции Аналитика данных, у кандидатов на вакансии Data Scientist/ML Engineer требуют высокий уровень владения Python, примерно на уровне Medium задач на LeetCode. Соответсвенно я советую регулярно практиковаться на платформе LeetCode, чтобы в итоге уверенно решать задачи уровня Medium.
- Статистика и математика: Понимание статистики, вероятности и линейной алгебры важно для анализа данных и построения моделей. Для погружения в статистику посоветую базированный курс Анатолия Карпова на степике. А чтобы заботать тервер — просто ШИКАРНЫЙ онлайн курс от МГУ!
- Библиотеки машинного обучения: Умение работать с библиотеками для обработки данных, такими как Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow или PyTorch важно для комфортного взаимодействия с базами данных и построения ML-моделей. Для этих целей советую пройти первый семестр курса Deep Learning School от МФТИ, он однозначно заслуживает внимания.
Создайте портфолио проектов
Пока у вас нет коммерческого опыта, первое что вы должны сделать — начинать составлять свое резюме из пет-проектов. Это ваш потенциально ключевой инструмент для демонстрации навыков первым работодателям.
Участвуйте в соревнованиях и хакатонах
Соревнования по Data Science, например на Kaggle, предлагают отличную возможность применить свои навыки на практике и получить обратную связь от сообщества.
Участие в хакатонах также позволяет решать реальные задачи в сжатые сроки и может стать отличным дополнением к вашему резюме.
Подготовка к собесу
Как только начнете чувствовать себя более менее уверенно, начинайте практиковаться в прохождении интервью. Учтите, что подготовка к собеседованиям должна быть плавной и систематической. Только так реально достичь хорошего результата.
Оставайтесь в контексте
Большую роль играет дисциплинированность и регулярность. Очень часто этого трудно добиться без должной поддержки.
TG-канал DLAIML поможет оставаться в контексте, получать самые актуальные новости, регулярные гайды и другую теорию на тему ML/DS! Заходите в канал, забирайте универсальный ЧЕК-ЛИСТ по решению ML-задач и участвуйте в конкурсе на подписку Telegram Premium!