Những Sai Lầm Mà Các Nhà Khoa Học Dữ Liệu Mới Nên Tránh

Liu

nhung-sai-lam-ma-cac-nha-khoa-hoc-du-lieu-moi-nen-tranh

Tất cả chúng ta đều biết lĩnh vực Khoa học dữ liệu đòi hỏi khắt khe như thế nào vào lúc này. Ngày nay có càng nhiều người tham gia vào nó, từ đủ mọi thành phần. Một số có bằng Khoa học Máy tính, một số không có nền tảng bằng công nghệ nào cả.

Điều này gây khó khăn hơn cho những ứng viên có nền tảng công nghệ nhỏ khi tham gia vào lĩnh vực này và không mắc những lỗi phổ biến. Dưới đây là danh sách những sai lầm phổ biến này, để bạn biết những điều cần tránh trong hành trình tìm việc của mình.

Đừng đánh giá thấp giáo dục chính quy

Nếu bạn đang tìm kiếm bằng cấp về Khoa học dữ liệu, hầu hết chúng đều yêu cầu trình độ học vấn. Mặc dù có rất nhiều BootCamp và các khóa học bổ sung cho sơ yếu lý lịch của bạn, nhưng nhiều nhà tuyển dụng đang tìm kiếm các ứng viên có bằng cấp kỹ thuật và/hoặc bằng thạc sĩ.

Mặt tích cực là ngày càng có nhiều trường đại học cung cấp các chương trình khoa học dữ liệu và các khóa học trực tuyến để giúp bạn đạt được mức độ kiến thức cần thiết để có thể thoải mái ứng tuyển vào các vị trí Khoa học dữ liệu. Có khả năng tự học, tuy nhiên, điều đó đòi hỏi nhiều nỗ lực và quyết tâm độc lập hơn rất nhiều. Đó là một con đường khó khăn hơn, nhưng nó có thể xảy ra.

Nếu bạn muốn xem một số tài nguyên miễn phí của trường đại học, hãy xem tài nguyên này: Tài nguyên Khoa học Dữ liệu Đại học Miễn phí

Tập trung vào lý thuyết chứ không phải vào các dự án

Những người mới trong một ngành công nghiệp mới thường tập trung nhiều vào công việc lý thuyết, họ muốn có một sự hiểu biết sâu rộng chỉ trong trường hợp ai đó hỏi họ một câu hỏi. Tuy nhiên, cố gắng không đào sâu vào nó và bắt đầu tập trung vào các dự án thể hiện kỹ năng và ứng dụng thực tế của bạn.

Những điều này sẽ kiểm tra trình độ lý thuyết của bạn và giúp bạn hiểu rõ hơn về nơi nào và nơi nào không nên áp dụng nó. Học lý thuyết trong khi áp dụng nó sẽ cải thiện khả năng thành công của bạn trong lĩnh vực này và thành thạo cả hai.

Có rất nhiều bộ dữ liệu miễn phí mà bạn có thể thử và kiểm tra kiến thức của mình. Bạn không bị giới hạn chút nào, bạn chỉ cần thực hiện bước nhảy.

Nếu bạn muốn biết thêm về một số dự án tiềm năng mà bạn có thể thực hiện, hãy xem phần này: Các dự án khoa học dữ liệu hàng đầu để xây dựng kỹ năng của bạn.

Cố gắng bay lên đỉnh thang

Nhiều người bước vào thế giới Khoa học dữ liệu với hy vọng làm việc với ô tô tự lái hoặc y học. Điều này đòi hỏi rất nhiều kiến thức học sâu không đến với bạn trong một sớm một chiều, nó cần có thời gian. Thậm chí nhiều năm. Bạn sẽ cần có kinh nghiệm làm việc với các tập dữ liệu đơn giản, xây dựng các thuật toán máy học,...

Tất cả là một quá trình không thể vội vàng,do đó bạn không thể tự động nhập lĩnh vực mình quan tâm, bạn cần phải hướng tới nó.

Chấp nhận rằng bạn sẽ phải là sinh viên năm cuối có thể một hoặc hai năm và sau đó phải làm việc với các dự án máy học trong 5 năm tới là một bài kiểm tra thực tế tốt để bạn đạt được mục tiêu cuối cùng của mình.

Sơ yếu lý lịch

Sơ yếu lý lịch luôn khó khăn vì bạn muốn bán chính mình nhưng đôi khi điều đó có thể khiến sơ yếu lý lịch của bạn trông quá lộn xộn. Trong nghiên cứu Eye Tracking của Ladders 2018, họ tiết lộ rằng các nhà tuyển dụng dành trung bình 7,4 giây để quét mỗi hồ sơ xin việc.

Bạn có thể tưởng tượng có bao nhiêu người đang ứng tuyển vào các vị trí Khoa học dữ liệu và mức độ choáng ngợp đối với các nhà tuyển dụng khi bắt gặp những hồ sơ chứa nhiều thông tin. Thay vì làm điều này, hãy vẽ một bức tranh dễ hiểu cho nhà tuyển dụng với những điểm quan trọng thông qua các gạch đầu dòng và một cấu trúc tốt.

Điều này tự động tăng cơ hội chuyển sang bước tiếp theo của bạn.

Chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn

Nhiều sinh viên tốt nghiệp ngành Khoa học dữ liệu liên tục nộp đơn xin việc hết công việc này đến công việc khác và khi ai đó gọi lại cho họ, họ đã dành quá nhiều thời gian và năng lượng để xin việc mà họ chưa thực sự chuẩn bị cho giai đoạn phỏng vấn. Phần dễ là nộp đơn, phần khó nhất là cố gắng thuyết phục nhà tuyển dụng.

Mỗi công ty công nghệ có thể thực hiện giai đoạn tuyển dụng khác nhau, tuy nhiên, chúng thường giống nhau. Nó có thể bắt đầu bằng một cuộc gọi ban đầu, sau đó chuyển sang đánh giá mã hóa, có thể được yêu cầu thực hiện từ xa hoặc tại văn phòng.

Đây là nơi các kỹ năng của bạn sẽ thực sự được kiểm tra và bạn muốn đảm bảo rằng mình đã chuẩn bị sẵn sàng cho điều đó. Bạn sẽ được kiểm tra kỹ năng cứng cũng như kỹ năng mềm của mình; vì vậy hãy cố gắng đừng bỏ bê cái này vì cái kia.

Nếu bạn đang tìm kiếm thêm thông tin để giúp bạn với điều này, hãy đọc phần này:

Tìm việc hiệu quả

Đừng chỉ ứng tuyển thông qua chức danh công việc, sử dụng kỹ năng của bạn để giúp tìm kiếm của bạn. Sẽ có nhiều cơ hội việc làm cho các Nhà khoa học dữ liệu nhưng bạn có thể không có những kỹ năng mà họ yêu cầu. Để làm được điều này, bạn cần đảm bảo rằng mình đã đọc phần mô tả và yêu cầu để xem mình có phải là người phù hợp hay không.

Tìm kiếm bằng các kỹ năng bạn có sẽ thu hẹp phạm vi tìm kiếm của bạn và giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian cũng như năng lượng để ứng tuyển vào hàng nghìn công việc có thể không có phản hồi. Bạn có thể tìm kiếm theo trách nhiệm công việc như Mô hình dự đoán hoặc các kỹ năng như SQL.

Hiểu lĩnh vực bạn đang tham gia

Hiện tại, các nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu cao trong hầu hết mọi ngành; từ tài chính đến thời trang. Khi đi xin việc, điều bắt buộc là bạn phải hiểu lĩnh vực này. Bạn không muốn bắt đầu sự nghiệp với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu cho một Ngân hàng mà không có kiến thức về cách thức hoạt động của các ngân hàng và các thuật ngữ.

Nếu bạn làm vậy, bạn thực sự đang ném mình xuống vực sâu và có thể rất khó để bạn thoát ra khỏi đó. Cuối cùng, bạn sẽ ghét công việc và sự lựa chọn nghề nghiệp của mình, vì vậy hãy đảm bảo rằng bạn đang bước vào lĩnh vực mà bạn mong muốn với một lượng kiến thức vừa đủ.

Phần kết luận

Đây là những điều cơ bản sẽ giúp bạn có một chiến lược hiệu quả để bước vào thế giới Khoa học dữ liệu. Chúng là những sai lầm phổ biến có thể dễ dàng giải quyết. Nếu bạn muốn biết thêm về các ngành đang tuyển dụng, hãy đọc phần này: Các ngành và nhà tuyển dụng hàng đầu tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu năm 2022

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.