7 razones por las que tienes dificultades para conseguir un trabajo de doctorado

7 razones por las que tienes dificultades para conseguir un trabajo de doctorado
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¿Estás cansado de postularte para puestos de ciencia de datos y ser ignorado por las empresas? ¿Quizás conseguiste algunas entrevistas pero no pudiste convertirlas en ofertas? Bueno, no estás solo.

El mercado laboral es ahora tremendamente competitivo. Entonces, sólo porque sea difícil no significa que no seas lo suficientemente bueno. Dicho esto, es importante y útil dar un paso atrás y ver bien, ¿y usted? y OMS puedes hacerlo mejor. Y esta guía realmente te ayudará.

Exploraremos las razones comunes por las que los aspirantes a profesionales de datos como usted luchan por dar el paso. Y cómo puedes mejorar tus posibilidades de conseguir una entrevista y conseguir un trabajo aquí el trabajo que deseas!

Es una dura verdad. Por eso nos sentamos.

Supongamos que se postuló para varios puestos de ciencia de datos en empresas que le interesan. Y listado para entrevistas.

¡Felicidades! Estás en el camino correcto. El objetivo final es convertir la oportunidad de entrevista en una oferta de trabajo. Y el primer paso es romper aquí entrevista de codificación.

Primero, tendrá una ronda de entrevistas de codificación cronometradas, en las que pondrá a prueba sus habilidades para resolver problemas, seguidas de una ronda de codificación SQL.

Pero codificar entrevistas es difícil de descifrar, incluso para profesionales experimentados. Pero la práctica constante y la repetición repetida pueden ayudarle a resolver estas entrevistas con éxito.

Practique codificar preguntas de entrevistas con regularidad en plataformas como Leetcode y Hackerrank.

Si está buscando recursos, consulte:

Una vez que haya superado las entrevistas de codificación, concéntrese y prepárese para los recorridos técnicos. Repase los conceptos básicos del aprendizaje automático. Evalúe también sus proyectos para que pueda demostrar su impacto con confianza.

Es cierto que los reclutadores solo dedican unos segundos a tu revisión y deciden si pasa a la siguiente etapa o a la etapa de rechazo.

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Por eso debes hacer esfuerzos concienzudos para preparar tu currículum. Asegúrese de crear su currículum según las especificaciones del trabajo.

A continuación se ofrecen algunos consejos para el currículum:

  • Incluir experiencia relevante y componentes educativos.
  • Enumere la experiencia y la formación en orden cronológico inverso.
  • Resuma la experiencia en listas con viñetas: agregue contadores efectivos y descripciones breves.
  • Incluir una sección de proyectos relacionados. Describa brevemente los proyectos. También incluye enlaces a proyectos.
  • Agregue una sección de habilidades relevantes agrupada por categoría, como lenguajes de programación, herramientas y marcos, etc.

También recomendaría utilizar un diseño simple de una columna que sea más fácil de analizar que los diseños complejos y sofisticados.

Al solicitar empleo, su currículum y perfil de LinkedIn deben ser coherentes y no tener detalles contradictorios. Y deben ir acompañados de la experiencia y las habilidades que exige el puesto.

Aunque hay algunas advertencias que debes evitar.

Tu perfil es muy especial.

Supongamos que está interesado en las imágenes médicas y la visión por computadora. Entonces, casi todos sus proyectos están en visión por computadora. Un perfil de este tipo puede ser ideal para un puesto de ingeniero en visión por computadora o investigador en visión por computadora.

Pero, ¿qué sucede si solicita un puesto de científico de datos en una empresa de tecnología financiera? Obviamente no destacas como un candidato fuerte.

Tu perfil es demasiado genérico.

Si es un científico de datos apasionado con sólidas habilidades de SQL y experiencia en la creación de modelos de aprendizaje automático, también puede postularse para puestos de analista de datos e ingeniería de aprendizaje automático.

Pero no desea que su currículum o perfil de candidato parezca alguien que quiere ser analista de datos, ingeniero de aprendizaje automático y científico de datos, todo al mismo tiempo.

Si está interesado en todos estos roles, hay currículums para cada uno.

Es importante encontrar un punto medio que le permita mostrar su experiencia y ser un candidato potencial con un amplio conjunto de habilidades que se ajuste a las necesidades del trabajo.

Tus proyectos te ayudan a obtener una ventaja competitiva sobre otros candidatos. Así que elígelos sabiamente.

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Algunos aspirantes a profesionales de la comunicación han incluido en su currículum y cartera algunos proyectos que no deberían tener. Sí, hay algunos proyectos de inicio que son buenos para aprender, pero DEBES mostrarlos en tu portafolio.

Aquí hay algunos:

  • Predecir la supervivencia del Titanic
  • Reconocimiento de número de móvil MNIST
  • Clasificación utilizando datos del iris.
  • Proyectos sobre datos del vino.

Sólo para nombrar unos pocos. Estos proyectos son demasiado generales y básicos para conseguirle una entrevista (y mucho menos una oferta de trabajo).

Entonces, ¿cuáles son algunos proyectos interesantes, especialmente si eres una startup que se dedica a este campo?

Aquí hay algunos proyectos de nivel inicial que lo ayudarán a mostrar sus habilidades y convertirse en un candidato más sólido:

Utilice datos del mundo real para construir sus proyectos. De esta manera, podrá demostrar muchas habilidades importantes: recopilación de datos, limpieza de datos y análisis exploratorio de datos, además de la construcción de modelos.

También incluya proyectos que estén inspirados en su interés. Como sugerí en una guía anterior de pandas, intenta convertir los datos de tus intereses y pasatiempos en proyectos interesantes que te ayudarán a causar una buena impresión en el entrevistador.

Otro obstáculo común al que se enfrentan los aspirantes a profesionales de datos es su formación académica. Si se especializó en un campo como la sociología, la psicología y similares, ingresar a la ciencia de datos puede resultar especialmente difícil.

Si bien sus habilidades (habilidades duras y sociales) son, en última instancia, importantes, debe recordar que está compitiendo con aquellos que tienen una licenciatura o un título avanzado en un campo relacionado.

Entonces, ¿qué puede hacer usted al respecto?

Busque formas de mejorarse continuamente. Recuerda, cuando saltes primer rol de datosPuedes utilizar tu experiencia en el futuro.

Busque formas de trabajar en proyectos relacionados dentro de su empresa. Si su empresa tiene un equipo de datos dedicado, intente aceptar un pequeño proyecto paralelo.

Aprender en público es muy importante, especialmente cuando intentas conseguir tu primer trabajo (e incluso después, honestamente).

Comencé a escribir en línea a finales de 2020. Desde entonces, he obtenido la mayoría de mis oportunidades a través de mi propio trabajo (tutoriales y tutoriales técnicos en profundidad) que he publicado en línea.

Entonces, ¿cómo y por dónde empezar? Utilice plataformas de redes sociales como LinkedIn y Twitter (X) para compartir su trabajo con la comunidad:

  • ¿Creaste un proyecto? Comparte con tu red. Pregunta por la respuesta. Corrección.
  • ¿Escribiste un curso de ciencia de datos? Comparte con tu red.
  • ¿Aprendiste algo nuevo? Por supuesto compártelo.
  • ¿Te encontraste con un error que finalmente solucionaste? Sí, vale la pena compartirlo.

Lo que codifica en su computadora portátil permanece en su computadora portátil. Así que prepárate para exponerte y compartir lo que construyes y aprendes.

Crear una cartera sólida y una presencia en línea puede resultar muy útil en el proceso de búsqueda de empleo. Porque nunca se sabe qué proyecto o artículo podría interesarle a su futuro empleador.

Debido a lo competitivo que es el mercado laboral en este momento, es necesario ir más allá de solicitar empleo y comenzar a ser proactivo.

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Aquí hay algunos pasos simples que pueden ayudarle a marcar la diferencia:

  • Listado de empresas que le interesan.
  • Consultar vacantes relevantes.
  • Comuníquese con el reclutador explicándole su currículum y cartera. por qué Serás bueno para tu papel.
  • Contacta con otros expertos. Adquiera el hábito de establecer contactos incluso cuando tenga un trabajo estable a tiempo completo.

¡Unirse a comunidades de ciencia de datos en línea también puede ser muy útil!

Y es un resumen. Aquí hay una revisión rápida de lo que discutimos:

  • Prepárese para codificar entrevistas. Practica en plataformas como Leetcode y Hackerrank.
  • Adapte su perfil para que coincida con los requisitos del trabajo. Pero sea coherente.
  • Intente trabajar en su currículum y cartera de proyectos.
  • Empiece a aprender en público. Comparte lo que construyes y aprendes.
  • Ser activo en networking con otros profesionales.

Buena suerte en tu viaje de búsqueda de empleo. Espero que obtenga pronto su puesto de ciencia de datos. ¿Qué más agregarías? Háganos saber en los comentarios.

Bala Priya C. Desarrollador técnico y escritor de la India. Le gusta trabajar en el contexto de las matemáticas, la programación, la ciencia de datos y la creación de contenidos. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento del lenguaje natural. ¡Le encanta leer, escribir, codificar y tomar café! Actualmente, trabaja para aprender y compartir sus conocimientos con la comunidad de desarrolladores escribiendo tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más.

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