
弗雷德里克·巴斯勒,APTEO增長營銷。
獲得一份數(shù)據(jù)科學(xué)工作就像學(xué)習(xí)Python和Jupyter之類的技能一樣容易,參加Kaggle比賽,獲得認(rèn)證,并在求職門戶網(wǎng)站上提交簡歷,對嗎?
錯(cuò)誤。
最近,Kaggle的用戶達(dá)到了500萬??纯雌渌鐓^(qū),走向數(shù)據(jù)科學(xué)每月有2000萬的瀏覽量。人工智能研究員吳恩達(dá)在他的Coursera課程中有400萬學(xué)習(xí)者。
與此同時(shí),全世界只有17100毫升的工程師。在撰寫本文時(shí),全球LinkedIn上有2100個(gè)開放的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師角色。其中,大約80人在Faangs。
公平地說,如果我們把普通數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能研究員的角色包括在內(nèi),全球總共有86000個(gè)空缺職位。盡管如此,稱數(shù)據(jù)科學(xué)為“競爭”將是今年的輕描淡寫。
在商業(yè)上,競爭激烈的領(lǐng)域被稱為“紅?!保忯~在擁擠的空間里爭分奪秒。相比之下,“藍(lán)?!敝傅氖俏撮_發(fā)的、沒有競爭對手的市場空間。
作為一個(gè)未來的數(shù)據(jù)科學(xué)家,你的目標(biāo)是在藍(lán)海中競爭。這里有四種方法可以做到這一點(diǎn)。
我是LinkedIn超級粉絲。事實(shí)上,我參加了100多個(gè)LinkedIn學(xué)習(xí)課程后,已經(jīng)成為LinkedIn的特色,我發(fā)了超過10,000條評論的帖子,我有超過20,000個(gè)連接。也就是說,僅僅依靠LinkedIn是一種紅海戰(zhàn)略(?·?)。
LinkedIn擁有億萬用戶中的三分之二。這意味著,如果你只在LinkedIn上建立網(wǎng)絡(luò),并通過LinkedIn申請工作,你將與大量難以置信的人競爭。
作為一個(gè)使用LinkedIn招聘人員的人,好的招聘信息可能會(huì)被如此多的申請者淹沒,如此之快,以至于連瀏覽所有的申請都很難,更不用說給每個(gè)人反饋了。
這就是為什么除了和LinkedIn之外,我還建議您使用利基平臺(tái),如Shapr、Y Combinator在初創(chuàng)公司的工作、LunchClub.ai(注意:這是我的邀請鏈接,但我沒有報(bào)酬)、Wizards等松散社區(qū),以及Meetup或Eventbrite上的離線社區(qū)。
所有這些都是免費(fèi)的。
緊密結(jié)合的社區(qū)讓脫穎而出變得容易得多。例如,Shapr和RunchClub都是專業(yè)網(wǎng)絡(luò),完全專注于建立一對一的聯(lián)系。
我曾經(jīng)遇到一個(gè)參加會(huì)議的人,他開玩笑說“網(wǎng)絡(luò)是說不工作的新方式?!庇腥さ氖牵疫€在那次會(huì)議上遇到了一個(gè)新客戶。
網(wǎng)絡(luò)與第一點(diǎn)類似,但這里我明確地指的是什么時(shí)候該申請工作了。
您可能聽說過這樣的故事:人們提交了數(shù)百份工作申請,卻沒有得到任何回復(fù)。也許你自己也是這種現(xiàn)象的受害者。
雖然有些人通過這種方式找到工作,但越來越有可能的是,在某個(gè)求職網(wǎng)站上提交簡歷意味著你永遠(yuǎn)不會(huì)得到回復(fù)。正如我所提到的,招聘經(jīng)理已經(jīng)被應(yīng)聘者淹沒了。
就像把你的簡歷扔進(jìn)黑洞一樣。
問問你自己:如果你必須決定雇傭誰,在一個(gè)完全陌生的人和一個(gè)介紹給你的人之間,你會(huì)選擇誰?
因此,招聘經(jīng)理和高管幾乎總是和他們有一些聯(lián)系的求職者一起去,即使只是由一個(gè)共同的熟人介紹。
你的關(guān)系網(wǎng)越多,你與潛在雇主的相互聯(lián)系就越多,就越容易得到介紹。
下面是一個(gè)超級簡單的模板,您可以使用該模板向相互連接詢問介紹:
首先,參與他們的最新帖子,然后信息。
嘿Connector_name,
我希望你過得很好。因?yàn)槲覀冊谕粋€(gè)行業(yè),并且和[@name]在[@company]有共同的聯(lián)系,我希望你能通過LinkedIn介紹我。我最近申請了他們的[招聘職位]。
我寫了一條草稿消息,您可以復(fù)制/粘貼到他們那里進(jìn)行簡單介紹:
你好[@name],
我注意到您正在招聘一個(gè)[招聘職位]。
我想把[@Frederik Bussler]介紹給你,他是一個(gè)潛在的候選人,在這個(gè)空間里有[earchement_1]和[earchement_2]。弗雷德里克有興趣和你談?wù)勥@個(gè)職位。您想簡單介紹一下嗎?
謝謝,
connector_name
數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)多學(xué)科領(lǐng)域,一個(gè)很大的組成部分是領(lǐng)域?qū)iT知識。
例如,Walmartuses預(yù)測模型可以預(yù)測特定時(shí)間的需求。如果一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家職位的招聘經(jīng)理必須在“Python專家”和“零售預(yù)測建模專家”之間做出選擇,顯然更專業(yè)的候選人會(huì)贏,其他條件都一樣。
亞馬遜的推薦工程師貢獻(xiàn)了亞馬遜高達(dá)35%的收入,他們不斷雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)人才來培養(yǎng)這只金鵝。如果你在推薦引擎上工作過--即使只是作為一個(gè)附帶項(xiàng)目--這會(huì)讓你比一個(gè)更通才的申請人更有優(yōu)勢。
學(xué)習(xí)SpecializedSkills--哪個(gè)專業(yè)取決于你的個(gè)人興趣--是一個(gè)游戲規(guī)則的改變者。
證書在2020年風(fēng)靡一時(shí)。如果你使用領(lǐng)英,你肯定會(huì)注意到臭名昭著的“認(rèn)證貼”。
用戶展示他們從Coursera、EdX、在線學(xué)習(xí)門戶、LinkedIn Learning和數(shù)百萬其他來源獲得的證書。我也對此感到內(nèi)疚--正如我提到的,我參加了100多門LinkedIn學(xué)習(xí)課程,并獲得了幾乎所有常春藤盟校的證書。
也就是說,依靠證書是一種紅海戰(zhàn)略(?·?)。當(dāng)數(shù)百萬人擁有與你相同的證書時(shí),那么你就需要區(qū)分器。
實(shí)際的項(xiàng)目,在那里你分析你感興趣的數(shù)據(jù),會(huì)給你一個(gè)巨大的優(yōu)勢。
為了獲得靈感,您可以查看上面提到的數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)趨勢SDashboard和其他公共工作區(qū)。
數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)競爭日益激烈的領(lǐng)域,但你可以通過使用利基平臺(tái)、發(fā)展你的專業(yè)網(wǎng)絡(luò)、專注于你感興趣的領(lǐng)域,并與世界分享獨(dú)特的項(xiàng)目來脫穎而出。
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