Como obter um emprego na área de ciência de dadosLayla ComparinBlockedUnblockFollowFollowingJun 6Você acabou de passar meses aprendendo como analisar dados e fazer previsões? Você tem certeza que pode passar de dados brutos para insights bem estruturados em questão de horas? Depois de todo esse esforço, você sente que é hora de dar o próximo passo e conseguir seu primeiro emprego como um profissional de ciência de dados?Infelizmente para você, é aí que o processo começa a ficar muito mais difícil.
Não há um caminho perfeito para se ter habilidades em ciência de dados e enfim conseguir um emprego na área.
Você precisará de muito trabalho e esforço para mostrar suas habilidades ao mundo.
Mas não perca a esperança! Vem com a gente, que iremos te passar meios de atingir esse objetivo.
:)Conseguir um emprego em ciência de dados depois de aprender por conta própria é muito possível.
Neste post, discutiremos as coisas que você deve fazer para se posicionar e assim começar a receber entrevistas para vagas na área.
Se você acha que suas habilidades em ciência de dados ainda não estão suficientemente desenvolvidas para começar a procurar um emprego, nos procure que te indicaremos lugares onde começar a estudar Data Science.
1.
Continue aprendendo construindo projetosIsso pode parecer contra-intuitivo, já que você só tem algumas horas por dia, e provavelmente quer gastar todas elas na procura de um emprego.
Mas pense nisso dessa maneira — toda responsabilidade primária do cientista de dados é aprender.
Novas ferramentas são constantemente lançadas e as habilidades definidas como “habilidades em ciência de dados” estão em constante mudança.
Ao aprender, você fica no topo dessas habilidades e melhora seu posicionamento para os empregadores.
Eu sugiro que você passe a maior parte do seu tempo aprendendo.
Para se preparar para conseguir um emprego, você vai querer aprender trabalhando em projetos.
Você pode criar um projeto na área e trabalhar nele, o que acaba sendo uma ótima forma de praticar suas habilidades e ainda aprender coisas novas.
Os projetos também ajudam você a melhorar seu portfólio e aumentam suas chances de marcar uma entrevista.
Para criar um projeto na área, o ideal é seguir esse processo:Encontre um dataset interessante.
Você pode consultar essa lista de lugares para encontrar datasets .
Formule algumas perguntas que você deseja usar o dataset para responder.
Puxe todos os datasets suplementares que você deseja usar.
Certifique-se de que pelo menos uma ou duas dessas perguntas aumentem os limites do seu conhecimento ou force você a aprender novas ferramentas.
Use o RStudio ou uma ferramenta equivalente para explorar e analisar os dados.
Armazene suas anotações no Github.
O RStudio facilita a análise de dados se você está usando o R para tal.
A medida que você aprende, certifique-se de prestar atenção especial aos seguintes tópicos, que tendem a ser subestimados na maioria dos materiais de ensino de ciência de dados:Limpeza de dados — a capacidade de limpar dados é uma habilidade essencial e será a maior parte do seu trabalho.
Estatísticas — uma boa parte de ser um cientista de dados é ser rigoroso na análise de dados, o que envolve estatística.
End To End — passar de um dataset bruto para uma análise rigorosa é uma habilidade muito importante.
2.
Mostre seu trabalhoComo falamos acima, esperamos que você construa um portfólio de projetos.
Esses projetos serão idealmente criados no Github, Jupyter Notebook ou em uma ferramenta equivalente.
Os projetos são uma ótima maneira de praticar suas habilidades, mas é quando você os mostra que eles se tornam extremamente valiosos em sua busca de emprego.
Ao postar seu portfólio publicamente, você aumenta seu perfil e permite que outras pessoas vejam seu trabalho e suas habilidades.
GithubA maneira mais rápida de compartilhar seu trabalho é criar uma conta do Github e começar a enviar suas anotações para seus próprios repositórios.
A maioria dos projetos criados no Github tem um arquivo README que explica claramente o que eles fazem e como usá-los.
Um README que você pode pegar como exemplo é o do pacote chorrrd, criado pela Curitibana Bruna Wundervald.
Se você fizer o upload de um Jupyter Notebook para o Github , ele será renderizado automaticamente na interface, fazendo com que o upload de anotações seja uma ótima maneira de mostrar seu trabalho.
Você deve ter 5–10 projetos no Github ao embarcar em sua busca de emprego.
Postando sobre Data Science em um BlogUma maneira mais lenta, mas mais gratificante, de mostrar seu trabalho é criar um post sobre isso.
Uma postagem em um blog normalmente descreverá como você criou o projeto e por que você tomou certas providências.
Aqui no R-Ladies, damos a oportunidade para você montar seu portfólio e ainda fazer seu nome em uma comunidade global.
:)Entra em contato com a gente, que nós explicamos o que fazer pra você escrever sobre esse mundo dos dados aqui.
3.
NetworkingNetworking é uma ótima maneira de obter interesse vindo de empresas e descobrir quaisquer falhas em suas habilidades.
Você deve se conectar principalmente através de comunidades online e meetups.
Comunidades OnlineComo parte do compartilhamento de seu trabalho, você deve se envolver em comunidades online.
Certifique-se de ler artigos nessas comunidades para ter uma ideia das tendências da ciência de dados.
Também não deixe de comentar regularmente para poder compartilhar seu ponto de vista e conhecer outras pessoas.
Ao se envolver mais com as comunidades, você aprenderá mais sobre o mundo da ciência de dados e estará em uma posição melhor para conseguir um emprego.
MeetupsOs Meetups podem ser uma boa maneira de conhecer muitos cientistas de dados de uma só vez e ouvir conversas interessantes.
Você pode procurar por Meetups na sua cidade.
Procurar por palavras-chave relacionadas ao seu interesse, como “data science”, “visualização de dados”, “Python” ou “R” será útil.
Alguns encontros são patrocinados por empresas que estão contratando cientistas de dados e, portanto, podem ser uma boa maneira de encontrar oportunidades.
Tenha cuidado para não apenas ouvir palestras em encontros — interaja com as pessoas ao seu redor e converse com elas.
Você ficaria surpreso com as oportunidades que podem surgir de interações casuais nesses eventos.
Certifique-se de não ver essas interações casuais somente como oportunidades de emprego.
Se você puder ajudar alguém, poderá construir um relacionamento mais autêntico e de mão dupla.
4.
Ser reconhecido onlinePara obter um reconhecimento e enfim conseguir bons contatos, você deve manter sua presença online.
No mínimo, você deve estar presente nos seguintes sites:LinkedInGithubCertifique-se de que seus perfis em cada um deles estejam atualizados, tenham links para seus projetos e tenham toda a sua experiência relevante.
Alguns sites em que você também pode considerar estabelecer uma presença são:Twitter — seguindo cientistas de dados e conversando com eles, você pode aprender mais sobre o campo.
Quora — seguindo tópicos de ciência de dados e respondendo perguntas, você pode aumentar seu perfil.
6.
Seleção de empresasAté agora, todo o nosso foco tem sido obter leads e oportunidades de networking.
Você também desejará buscar seletivamente oportunidades de emprego.
O LinkedIn facilita a indicação em centenas de empresas, mas você deve evitar essa estratégia.
Isso resulta em muito desperdício de tempo e esforço, o que na verdade dificulta a obtenção de um emprego.
Em vez disso, você vai querer ser extremamente seletivo:Descubra em que tipo de empresa você está interessado.
Espero que, a partir do seu networking, você tenha uma boa ideia de como funciona o ramo de ciência de dados em diferentes tipos de empresas em diferentes setores.
Por exemplo, se você é apaixonado pela área da saúde e gosta de trabalhar em empresas menores, você deve buscar apenas empresas de saúde menores.
Encontre as empresas interessantes no setor em que você está interessado.
Crie uma lista de 20 a 30 empresas que você acha interessante.
Otimize sua presença on-line e seu portfólio para o(s) setor(es) escolhido(s).
Por exemplo, se você se preocupa com a área da saúde, deve escrever postagens relacionadas a cuidados de saúde, como esta .
Faça networking com cientistas de dados em empresas que você acha interessante.
Veja se você pode participar de encontros/meetups/cafés com esses profissionais.
Candidate-se a cargos nas empresas em que está interessado.
Certifique-se de escrever um e-mail para o gerente de contratação (se puder encontrar o e-mail) descrevendo sua paixão específica por esse papel e por que você se encaixaria bem.
Se você tiver um bom networking e conhecer alguém da empresa, poderá pedir uma referência também.
Se depois de passar pelas 20- 30empresas, você não receber nenhuma entrevista, talvez você queira obter algum conselho específico e mudar sua abordagem.
Marcar um café pode ser uma boa maneira de obter este conselho.
Se você enviar mensagens às empresas, mas não conseguir uma entrevista, algumas das razões mais comuns são:Seu currículo e carta de apresentação não são voltados para a empresa.
Você não conseguiu obter referências de pessoas da empresa.
Os trabalhos exigem mais experiência ou habilidades do que você tem atualmente.
Se acalme!Não há garantias, mas se você seguir essas etapas, estará em excelente posição para obter um emprego em ciência de dados.
Eu, pessoalmente, passei por uma jornada de vários anos até obter experiência o suficiente para enfim receber propostas para trabalhar com a área de dados.
A chave é manter a paciência.
Enquanto você estiver aprendendo e demonstrando suas habilidades, você será contratado.
Próximos passosSe você ainda não aprendeu as principais habilidades em ciência de dados, talvez queira fazer os nossos cursos, onde passamos pelas áreas de estatística básica, R até Regressão Linear.
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