Questions are often raised about the advice and instructions that those who intend to apply for a first job in data science should have, as this particular field does not allow those who wish to apply for the first job to be trained in it, as most of the data science cadres focus on dealing with different jobs, so the new employee must To work alone from the start.
What we will present today will be guiding instructions that, if followed, will remove a kind of dread and will increase the chances of success.
Technical expertise:
You must have several skills to gain confidence and make a perfect start when applying for a job, including:
• To feel that you are proficient in dealing with programming languages
• To explore data analysis skills
• Understand the concept of machine learning algorithms
• Positive in communicating with others
When you have these skills, then we can say that you will start walking in the right path. It is a good start, and we will detail some important information in more depth.
Create an archive of your work and skills (Portfolio):
When there is a vacancy in data science and applicants flock to it, it is difficult for recruitment officials to distinguish the most qualified applicants. Here, the importance of having their own business archive indicates their level of experience and skill, so that they have better chances of being nominated.
It does not mean here that you have to create advanced or complex projects, when you see yourself starting to deal flexibly with data science techniques, it is enough to present simplified projects as a predictive model that you have done about any research and the Kaggle platform is the most appropriate place to learn to create simple projects that contain educational methods A value created by data science experts through which you will learn the basic concepts and useful techniques needed to build a startup and by adding your skills to the information you will obtain from this platform, you will be able to build a clear and solid structure on which to base your career path.
Your work archive will become rich and valuable with the effective practice of data science projects and thus you will have the necessary expertise to solve any problem that you may encounter during the implementation of your projects. Practical application is always the essence of learning. It is not enough to rely on theoretical learning, as distinguishing you among your peers is coupled with continuous practical practice and gaining more experiences.
You can enrich your information and activate your skills by using the DrivenData system, which poses real-world problems. This system helps you to enter the challenge and search for solutions that benefit the environment and humans, as well as other systems that include data scientists who are experts in facing challenges and exploring solutions that reflect positively on society. Working with these people is considered An abundant source to gain the required experience.
The stage that follows the completion of the projects is to create a free website to display the archive, and this does not require you a lot of time or effort, which we will explain later in this article.
Business writing:
The HR team usually does the preliminary testing in data work and who do not have deep knowledge in data science techniques so choosing the right description of your business profile is the key for these people to get a general idea of your project,
Recruitment team members make every effort to select candidates carefully in order to avoid making mistakes and accomplish their task more flexibly and smoothly.
A blog is the perfect place to blog about your business and Kaggle is a good environment for documenting your projects.
Organizing an outstanding CV:
It is very necessary to have a resume organized according to certain criteria and within attractive templates that are widely available on the web, and we discussed how to organize a professional resume in a previous article.
Share experiences and skills:
Most companies rely on the expertise of their employees, but consulting specialized data scientists gives a professional character to the company’s business and analytics, and you can very simply build a distinguished team through several sites:
Meetup: It allows you to create an account that enables you to communicate with people within your surroundings.
Events: Through which you can explore different scientific events, especially data science. These events create a suitable environment to get to know people with common interests.
Conferences: It includes many conferences, especially those that have a distinctive educational nature, in addition to being a forum for communication between data scientists.
Mentor: All of the above does not replace the presence of a mentor who will teach and support you in your career. One of the more in-depth benefits is the ability to communicate with your mentor’s network, and know that the more contact you have with data science experts, the more experience and skills you will have.
Make your start from the submerged companies:
Since most of the major companies depend on the stability of their employment, it will be difficult to find opportunities for those who do not have enough experience, so your chance to find a job for one of the developing companies will be your starting point that will one day lead you to your dream of being a member of a cadre Professional work in one of the major companies.
However, the benefit of joining a growing company is not limited to what has been mentioned only, but also to several things:
• In the immersed company, you have a greater opportunity to communicate with your superiors at work, so they can see your work and get to know your skills closely.
• Your chance to learn new things is great through diversity in jobs and tasks.
• In a growing company, you will have greater opportunities for job promotion.
Take care to deal with all types of data:
Constant and continuous dealing with various types of data allows you to gain more technical experience, such as having the experience of a data analyst and many other tasks that you can master in the near term. It makes you a data scientist who is not hampered by difficulties and not deterred by technical and technical problems from highlighting his expertise and efficiency that makes him distinct from his peers and the focus of attention and confidence of business leaders.
In conclusion, we can say that data science provides you with many opportunities that you dream of, but you should spare no effort or time in learning and do not miss out on everything that would raise the level of your experiences and skills. abundant.
! كيفية الحصول على أول وظيفة في علم البيانات .. بدون خبرة
كثيراً ما تثار التساؤلات حول النصائح والتعليمات التي يجب على من ينوي التقدم لأول لوظيفة في علم البيانات حيث أن هذا المجال بالذات لا يتيح لمن يرغب بالتقدم للوظيفة الأولى أن يتدرب عليها إذ ينصرف جل اهتمام كوادر عمل علوم البيانات على معالجة وظائف مختلفة لذا يتوجب على الموظف الجديد أن يعمل بشكل منفرد منذ البداية
وما سنطرحه اليوم سيكون بمثابة تعليمات توجيهية سيزيل في حال اتباعها نوع من الرهبة وسيزيد من فرص النجاح
: الخبرة التقنية
: يجب عليك التحلي بعدة مهارات لتكتسب الثقة وتبدأ بداية مثالية عند التقدم للوظيفة نذكر منها
أن تشعر بأنك متمكن في التعامل مع لغات البرمجة *
أن تستكشف مهارات تحليل البيانات *
استيعاب مفهوم خوارزميات التعلم الآلي *
الإيجابية في التواصل مع الآخرين *
عنما تمتلك هذه المهارات يمكن القول عندها أنك ستبدأ السير في الطريق الصحيح فهي بداية موفقة وسنقوم بتفصيل بعض المعلومات الهامة بشكل أعمق
: ( Portfolio ) قم بإنشاء أرشيف لأعمالك ومهاراتك
عندما يكون هناك وظيفة شاغرة في علم البيانات ويتوافد المتقدمون إليها يصعب على مسؤولي التوظيف تمييز المتقدمين الأكثر كفاءة هنا تبرز أهمية امتلاكهم أرشيف أعمال خاص بهم يدل على مستوى خبرتهم ومهارتهم فتكون حظوظهم أوفر بالترشح . ولا يُقصد هنا أنه يتوجب عليك إنشا مشاريع متطورة أو معقدة , فعندما ترى في نفسك بدأت تتعامل بمرونة مع تقنيات علوم البيانات فيكفي أن تعرض مشاريع مبسطة كنموذج تنبؤي قمت به حول أي بحث ما
هي المكان الأنسب Kaggle وتعتبر منصة
لتعلم إنشاء مشاريع بسيطة فهي تحوي طرق تعليمية قيمة قام بها خبراء علوم البيانات من خلالها ستتعلم المفاهيم الأساسية والتقنيات المفيدة اللازمة لبناء الشروع وبإضافة ما تملك من مهارات على المعلومات التي ستحصل عليها من تلك المنصة ستتمكن من بناء هيكلية واضحة ومتينة تستند عليها في مسيرتك الوظيفية
سيصبح أرشيف أعمالك غنياً وقيماً بالممارسة الفعالة لمشاريع علم البيانات وبالتالي ستتبلور عندك الخبرات اللازمة لحل أي مشكلة قد تواجهك أثناء تنفيذ مشاريعك فالتطبيق العملي دائماً هو جوهر التعلم فلا يكفي أن تعتمد على التعلم النظري إذ أن تميزك بين أقرانك مقرون بالممارسة العملية المستمرة واكتساب المزيد من الخبرات
يمكنك إثراء معلوماتك وتفعيل مهاراتك
DrivenData باستخدام نظام
الذي يطرح مشاكل العالم الواقعي يساعدك هذا النظام على دخول التحدي والبحث عن الحلول التي تفيد البيئة والبشر ومثله من الأنظمة الأخرى التي تضم علماء بيانات خبراء في مواجهة التحديات وتحري الحلول التي تنعكس إيجابياً على المجتمع فالعمل مع هؤلاء الأشخاص يعتبر مصدر وفير لاكتساب الخبرة المطلوبة المرحلة التي تلي الانتهاء من المشاريع هي إنشاء موقع إلكتروني مجاني لعرض الأرشيف وهذا لا يتطلب منك الكثير من الوقت ولا جهد وهو ما سنقوم بشرحه لاحقاً في هذا المقال
: تدوين الأعمال
غالبأً ما يقوم فريق الموارد البشرية بإجراء الاختبار الأولي في عمل البيانات والذين لا يمتلكون معرفة عميقة في تقنيات علم البيانات لذا فاختيارك للوصف المناسب لملف عملك هو مفتاح هؤلاء الأشخاص لتكوين فكرة عامة عن مشروعك
يبذل أعضاء الفريق القائم على التوظيف قصار جهدهم لاختيار المرشحين بدقة لكي يتجنبوا الوقوع في الخطأ وينجزوا مهمتهم بمرونة وسلاسة أكبر
تعتبر المدونة هي المكان الأنسب لتدوين أعمالك
بيئة جيدة لتوثيق Kaggle كما وتعتبر منصة
المشاريع الخاصة بك
: تنظيم سيرة ذاتية متميزة
من الضروري جداً أن يكون لديك سيرة ذاتية منظمة وفق معايير معينة وضمن قوالب جذابة متاحة على الويب بشكل كبير وقد تطرقنا إلى كيفية تنظيم سيرة ذاتية احترافية في مقال سابق
: تشارك الخبرات والمهارات
تعتمد أغلب الشركات على خبرات موظفيها ولكن استشارة علماء البيانات المختصين تضفي طابعاً احترافياً على أعمال وتحليلات الشركة ويمكنك ببساطة متناهية أن تبني فريق عمل متميز وذلك من خلال عدة مواقع
: Meetup
يتيح لك إنشاء حساب يمكنك من التواصل مع أشخاص ضمن محيطك
: Events
تستطيع من خلاله استكشاف المناسبات العلمية المختلفة ولاسيما علم البيانات هذه المناسبات تخلق بيئة مناسبة للتعرف على أشخاص ذوي الاهتمامات المشتركة
: Conferences
تتضمن العديد من المؤتمرات وخاصة تلك التي تتمتع بطابع تعليمي مميز علاوة على أنها ملتقى تواصل بين علماء البيانات
: Mentor
كل ما ذكر أعلاه لا يغني عن وجود مرشد يتولى تعليمك ودعمك في مسيرتك المهنية ومن أوجه الاستفادة الأكثر تعمقاً هو إمكانية تواصلك مع شبكة مرشدك , واعلم أنه كلما ازداد احتكاكك بخبراء علم البيانات كلما ازدادت خبرتك ومهاراتك
: اجعلك انطلاقتك من الشركات المغمورة
بما أن أغلب الشركات الكبرى تعتمد على الثبات في توظيفها فسيكون من الصعب إيجاد فرص لمن ليس لديهم ما يكفي من الخبرة لذا فرصتك في الحول على عمل لدى إحدى الشركات النامية سيشكل نقطة انطلاقك التي ستصل بك في يوم من الأيام إلى حلمك في أن تكون عضواً في كادر عمل محترف في إحدى الشركات الكبرى
: إلا أن الفائدة من التحاقك بشركة نامية لا يقتصر على ما ذكر فقط بل يتعداه إلى عدة أمور
في الشركة المغمورة تكون لديك الفرصة أكبر للتواصل مع رؤسائك في العمل وبالتالي يمكنهم رؤية أعمالك والتعرف على مهاراتك عن كثب
فرصتك في تعلم أشياء جديدة تكون كبيرة من خلال التنوع في الوظائف والمهام *
ستتاح لك في شركة نامية فرص أكبر في الترقية الوظيفية *
احرص على التعامل مع جميع أصناف البيانات
يتيح لك التعامل الدائم والمستمر مع مختلف أنواع البيانات اكتساب مزيد من الخبرة الفنية كأن تمتلك خبرة محلل البيانات ومهام أخرى عديدة يمكنك إتقانها على المدى القريب فالتمسك باختصاص واحد من علوم البيانات يكبل حركة المتعلم ويعيق تطوره في الوصول إلى مستوى الاحتراف لذا فالإلمام والمواظبة على الاحتكاك بأصناف البيانات يجعل منك عالم بيانات لا تعيقه الصعوبات ولا تثنيه المشاكل التقنية والفنية عن إبراز خبرته وكفاءته التي تجعله متميزاً عن أقرانه ومحط اهتمام وثقة رؤساء العمل
وفي الختام يمكننا القول بأن علم البيانات يوفر لك الكثير من الفرص التي تحلم بها ولكن ينبغي عليك أن لا تدخر جهداً ولا وقتاً في التعلم ولا تفوت على نفسك كل ما من شأنه أن يرفع مستوى خبراتك ومهاراتك فهذا العلم كلما منحته من وقتك وجهدك منحك من أسراره وتقنياته الوفيرة
Data World 