8 étapes pour décrocher votre premier emploi en science des données

Trouver un emploi en science des données n'est en aucun cas une tâche facile. Plusieurs data scientists compétents sacrifient leur temps, leur énergie et leurs ressources pour acquérir des certifications, pour recevoir des réponses écrasantes sur leurs candidatures.

Si c'est vous, nous avons de bonnes nouvelles pour vous. Obtenir votre premier emploi en science des données ne doit pas être si difficile. De l'apprentissage des bonnes compétences à la négociation de votre salaire, voici huit étapes pour décrocher votre premier emploi en science des données.

1. Identifier et développer des compétences en science des données à la demande

Les recruteurs et les gestionnaires d'embauche recherchent des ensembles de compétences qui profiteront le plus à leur entreprise. Assurez-vous donc d'acquérir des compétences en science des données qui vous donnent un avantage avant de postuler à un poste. La plupart des rôles bien rémunérés en science des données nécessitent des compétences en programmation, en statistiques, en gestion de données, en économétrie, etc.

Le développement de ces compétences augmente vos chances d'emploi, car les employeurs veulent des personnes expérimentées travaillant avec leurs données et en tirant parti de leur valeur. Ainsi, acquérez délibérément des connaissances pratiques comme expérience SQL du monde réel, obtenez des certifications dans des domaines à forte demande et renforcez votre expertise technique.

Apprendre les bonnes compétences est essentiel, mais vous êtes moins susceptible d'obtenir les résultats souhaités sans le bon arsenal. Les employeurs ont des besoins spécifiques, et tous les outils ou logiciels ne peuvent pas leur plaire. Par exemple, un employeur peut utiliser une bibliothèque SQL pour gérer sa base de données. Un programmeur SQL ayant peu ou pas de connaissances sur cette bibliothèque serait incapable de la gérer efficacement, ce qui affecterait négativement ses chances.

De bons exemples d'outils populaires incluent bibliothèques de science des données pour Python, Jupyter Notebook, Git, Tableau, etc. Ces outils diversifient vos compétences et élargissent vos perspectives sur le marché du travail.

3. Rédigez un CV et un portfolio gagnants

Selon Zippia, 61 % des responsables du recrutement considèrent les CV personnalisés comme la tactique numéro un pour augmenter les chances d'emploi. Par conséquent, la rédaction d'un bon CV est essentielle pour décrocher votre premier emploi en science des données, car cela crée une excellente première impression.

Assurez-vous que votre CV est professionnel et utilise un format facile à lire mettant en évidence vos compétences et vos réalisations. Autre essentiel conseils pour un CV gagnant inclure l'utilisation de mots-clés de la description de poste, la rédaction de courts résumés, la mise en évidence de résultats quantifiables et l'inclusion de certifications notables.

De plus, un portfolio en ligne qui affiche votre expérience pratique est primordial pour démontrer vos capacités dans des scénarios réels. En joindre un à votre CV permet à votre employeur de mieux voir vos compétences, ce qui augmentera vos chances.

4. Postuler à des emplois

Comme pour toutes les autres candidatures, vous devez lire attentivement la description de poste et vous familiariser avec le poste souhaité. De plus, apprenez tout ce que vous pouvez sur le secteur auquel vous postulez et les problèmes que votre description de poste potentielle vise à résoudre.

Lorsque vous recherchez des offres d'emploi, soyez sélectif et optez stratégiquement pour des emplois pour lesquels vous répondez aux exigences et qui vous intéressent. De plus, adaptez toujours votre CV et votre lettre de motivation à chaque poste et incluez le nom et les coordonnées de l'employeur dans votre candidature. En effet, une mauvaise application peut figurer parmi les raisons pour lesquelles vous ne pouvez pas décrocher un entretien.

Où pouvez-vous trouver des offres d'emploi? Vous avez de nombreuses options, y compris des sites Web d'emploi, des pages de carrière d'entreprise et des plateformes de réseautage comme LinkedIn. Quel que soit votre choix, continuez à postuler jusqu'à ce que vous obteniez une offre. Ne vous laissez pas décourager par les refus ou le silence, et continuez à améliorer votre CV et votre lettre de motivation, à élargir votre réseau et à rechercher de nouvelles opportunités.

5. Préparez-vous pour l'entretien

Impressionner votre intervieweur est la clé pour décrocher un emploi en science des données. Il est donc essentiel de faire des préparatifs adéquats en actualisant vos connaissances des compétences techniques et générales avant la date de votre entretien.

Il est essentiel de réviser les statistiques, les probabilités, la programmation et l'apprentissage automatique, car ce sont les principales compétences en science des données dont tout employeur aura besoin. Vous aurez également besoin d'un rappel pratique sur le nettoyage et le filtrage des données, car les enquêteurs préfèrent poser des questions plus appliquées que théoriques.

Pendant ce temps, évitez de copier sans réfléchir des codes ou des modèles qui ne vous appartiennent pas ou de tricher pendant l'entretien. Un entretien vise à tester vos connaissances approfondies et à évaluer ce que vous pouvez reproduire sur le tas. Ainsi, dupliquer ou entasser le travail de quelqu'un sans comprendre le processus peut vous faire tâtonner votre entretien.

Enfin, on peut vous poser des questions comportementales pour tester votre capacité à coopérer avec les autres. Celles-ci incluront des demandes de renseignements sur les désaccords passés, les situations difficiles, les erreurs et la façon dont vous les avez gérées. Savoir à quoi s'attendre et préparer vos réponses à l'avance réduit vos risques de blocage pendant ces sections.

6. Faites un suivi et obtenez des commentaires

Le suivi augmente vos perspectives en rappelant à l'employeur vos qualifications et en renforçant votre intérêt et votre enthousiasme pour le poste. Cela peut également vous aider à vous démarquer des autres candidats qui pourraient ne pas suivre ou le faire moins efficacement.

Pour un suivi efficace, attendez un délai raisonnable avant de prendre contact, généralement une semaine ou deux après avoir postulé ou passé un entretien. Un suivi trop fréquent ou trop rapide peut faire pression sur l'employeur ou sembler inutilement insistant.

De plus, n'oubliez pas d'être bref et clair dans votre message de suivi, qu'il s'agisse d'un e-mail, d'un appel téléphonique ou d'une note. Vous vous enregistrez à des fins officielles, pas pour une communication informelle avec un être cher, et aller droit au but aide à conserver l'intérêt de votre interlocuteur. Énoncez professionnellement votre objectif, confirmez votre intérêt, réitérez vos qualifications et exprimez votre gratitude.

Si vous recevez des commentaires négatifs, rappelez-vous que le rejet se produit et ne le prenez pas personnellement. Au lieu de cela, appréciez l'opportunité, apprenez de l'expérience et réessayez. Cela améliorera vos chances la prochaine fois, et vous pourriez même décrocher un meilleur emploi que le précédent.

7. Négociez votre salaire et vos avantages sociaux

L'argent est toujours une question délicate, mais cela ne signifie pas que vous devriez éviter les conversations sur les salaires avec votre employeur. La sélection, les entretiens et le paiement des salaires des recruteurs coûtent cher, de sorte que les entreprises sont généralement réticentes à retirer des offres.

Cependant, il est essentiel de présenter votre cas poliment et de l'étayer avec des informations appropriées. Pour demander un revenu plus élevé, corroborez votre demande avec des données de marché, une rémunération concurrentielle ou une formation en science des données de niveau supérieur. Ensuite, déterminez vos montants les plus bas, cibles et idéaux, et demandez votre idéal. De cette façon, votre employeur a une meilleure idée d'un revenu qui vous convient et essaie de faire correspondre le mieux possible.

Dans les cas inflexibles, gardez à l'esprit que vous pouvez faire des compromis favorables avec l'entreprise. Par exemple, vous pouvez demander une prime à la signature, des capitaux propres, davantage de congés payés (PTO), du travail à distance ou des horaires flexibles.

Enfin, ne considérez pas vos désirs seuls; trouver des moyens de conclure respectueusement des accords qui seraient optimaux pour vous et l'entreprise. Ces conseils pour un salaire digne et des compétences générales en négociation vous permettront sûrement d'obtenir une offre fantastique.

8. Réseautez et obtenez des références

Il n'y a rien de mal à prioriser votre travail, mais considérer le réseautage comme sans importance est dangereux pour votre croissance professionnelle. Le réseautage aiguise vos compétences, vous permet de rester au fait des tendances et ouvre la porte à des opportunités grâce aux références et aux connexions. Plus important encore, vous pouvez nouer des liens durables avec les gens et apprendre de leurs expériences.

Tout d'abord, vous souhaitez rechercher différentes façons de réseauter, comme des rencontres, des podcasts, des appels individuels, Discorde, Twitter, LinkedIn, ou d'autres médias sociaux. Trouvez une stratégie qui fonctionne pour vous, en fonction de votre personnalité et de votre situation professionnelle, et exécutez-la. Néanmoins, n'oubliez pas de sortir de votre zone de confort de temps en temps, car cela vous sera plus avantageux que de vous en tenir constamment à une stratégie de réseautage de routine.

Quelle est la prochaine étape dans la science des données?

Après avoir décroché votre premier emploi en science des données, votre prochaine étape devrait être d'acquérir de l'expérience, et collaborer avec de solides communautés de science des données comme Kaggle est un moyen d'y parvenir.

Avec Kaggle, vous pouvez affiner vos compétences en travaillant avec de vrais ensembles de données et en analysant d'innombrables exemples de code. En outre, vous pouvez gagner des prix et être reconnus lors de concours, poser des questions sur des forums, nouer des amitiés avec des experts de l'industrie et être exposé à de nouvelles opportunités.