Suggerimenti per navigare con successo i colloqui di lavoro per principianti nel campo della scienza dei dati
Guida per affrontare con successo i colloqui di lavoro nel campo della scienza dei dati per principianti
Data science. È emozionante. È stressante.
È interdisciplinare ed evolve continuamente. Svela misteri nei dati e richiede soluzioni innovative. Questo è ciò che rende la scienza dei dati attraente. Senza considerare che si viene pagati bene.
La scienza dei dati può anche essere scoraggiante, talvolta per le stesse ragioni. Aggiungi una forte competizione e aspettative elevate, obiettivi in costante cambiamento e dilemmi etici.
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Ciò che ti fa venir voglia di strapparti i capelli e, stranamente, ti diverte. Un po’ come seguire i tech bros su Twitter. Mi scuso, Elon, X.
Questo vale soprattutto per i principianti che si avventurano in un colloquio di lavoro per ottenere il loro primo impiego nel campo della scienza dei dati.
Tuttavia, con la giusta preparazione e la mentalità giusta, puoi affrontare con fiducia questi colloqui e fare un’impressione duratura. Ecco alcuni consigli per avere successo nei tuoi colloqui di lavoro nel campo della scienza dei dati per principianti.
1. Comprendere i Fondamenti in Modo Approfondito
Dovrai avere una solida comprensione dei concetti fondamentali come statistica, algebra lineare e programmazione. Spesso gli intervistatori testano questi elementi di base prima di affrontare argomenti più complessi.
Queste competenze di solito includono:
- Statistica
- Programmazione
- Manipolazione dei Dati
- Visualizzazione dei Dati
- Database Relazionali
- Apprendimento Automatico
Statistica
Le conoscenze statistiche di base che gli intervistatori si aspettano, anche dai principianti, includono questi concetti statistici.
- Statistica Descrittiva:
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Misure di Tendenza Centrale – media, mediana e moda
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Misure di Dispersione – range, varianza, deviazione standard e intervallo interquartile
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Misure di Forma – asimmetria e curtosi
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Probabilità:
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Nozioni di base sulla probabilità
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Probabilità condizionale e teorema di Bayes
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Distribuzione di probabilità – normale, binomiale, di Poisson e altre
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Statistica Inferenziale:
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Campionamento – popolazioni, campioni, tecniche di campionamento
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Test di ipotesi – ipotesi nulla e alternativa, errori di tipo I e II, valori p e livelli di significatività
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Intervalli di Confidenza – Stimare parametri della popolazione basandosi sui dati campionati.
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Correlazione e Covarianza:
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Comprensione della relazione tra due variabili e della loro co-dipendenza
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Coefficiente di correlazione di Pearson
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Analisi di Regressione:
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Regressione lineare semplice – la relazione tra due variabili continue
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Regressione multipla – estensione a più di una variabile indipendente
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Distribuzioni:
- Distribuzione Normale
- Distribuzione Binomiale
- Distribuzione di Poisson
- Distribuzione Esponenziale
Programmazione
Dovrai essere competente in linguaggi di programmazione comunemente utilizzati nella scienza dei dati. I tre linguaggi più popolari sono:
- SQL
- Python
- R
Non è necessario essere un esperto in tutti e tre i linguaggi. Di solito, è sufficiente essere bravi in uno e almeno familiari con le basi degli altri due.
Tutto dipende dalla descrizione del lavoro. Differenti aziende e posizioni richiedono linguaggi diversi. Nella scienza dei dati, di solito si utilizza uno dei tre menzionati.
Se mi chiedi quale, e solo uno, dovresti imparare, opterei per SQL. Interrogare database è un fondamento senza il quale nessun data scientist può sopravvivere. SQL è appositamente progettato per questo; nessun altro linguaggio fa questo e la pulizia dei dati così bene.
Inoltre si integra facilmente con altri linguaggi. In questo modo, puoi sfruttare altri linguaggi per compiti in cui SQL non è adatto, ad esempio la creazione di modelli o la visualizzazione dei dati.
Manipolazione dei dati
Si riferisce alla tua capacità di pulire e trasformare i dati, che include la gestione dei dati mancanti, degli outliers e la trasformazione delle variabili.
Ciò significa che dovrai conoscere le librerie di manipolazione dei dati più popolari:
Visualizzazione dei dati
Dovrai comprendere le migliori tecniche di visualizzazione per diversi tipi di dati e insight. E dovrai sapere come metterle in pratica utilizzando strumenti di visualizzazione:
- matplotlib e seaborn – per Python
- ggplot2 – per R
Basi di dati relazionali
Come data scientist, devi avere una comprensione generale delle basi di dati relazionali e del loro funzionamento. Se hai almeno una conoscenza di base delle interrogazioni tramite SQL, è ancora meglio.
Alcuni dei sistemi di gestione dati più popolari includono:
Apprendimento automatico
Devi essere familiare con le basi dell’apprendimento automatico. Ad esempio, conoscere la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato.
Devi anche essere familiare con la classificazione, il clustering e la regressione. Ciò include la conoscenza di alcuni algoritmi di base, come la regressione lineare, gli alberi di decisione, SVM, naive Bayes e k-means.
2. Conosci i tuoi strumenti
Prima dell’intervista, familiarizza con gli strumenti popolari per la scienza dei dati. Questo include i linguaggi di programmazione che abbiamo già menzionato, ma anche altre piattaforme.
Non devi conoscerli tutti. Ma sarebbe ideale se avessi qualche esperienza con almeno uno strumento di ciascuna categoria.
3. Preparati per domande di programmazione e tecniche
Utilizza piattaforme come StrataScratch, LeetCode e altre per prepararti per domande di programmazione e tecniche.
Inoltre, utilizza canali YouTube, blog e altre risorse per rinfrescare le conoscenze di altri concetti tecnici. Se ti concentrerai su quelli menzionati nell’articolo “Comprendi a fondo le basi”, andrà bene.
Le simulazioni di interviste possono essere incredibilmente utili. Utilizza le piattaforme online che le offrono o esercitati con amici e mentori.
Tutte queste tecniche di preparazione ti aiuteranno a familiarizzare con il formato dell’intervista e migliorare le tue risposte.
4. Mostra l’Esperienza Pratica
Se hai lavorato su progetti personali o tirocini, sfruttali a tuo vantaggio. Discutili durante l’intervista per mettere in luce le sfide affrontate, le soluzioni implementate e i risultati raggiunti.
5. Aggiornati sulle Domande Comportamentali
Le competenze tecniche costituiscono di solito la maggior parte del processo di selezione. Tuttavia, le aziende dedicano di solito almeno del tempo alle domande comportamentali.
È previsto, dal momento che lavorerai in team. I selezionatori vorranno sapere come ti relazioni con i tuoi colleghi, come comprendi il lavoro di squadra, come affronti la pressione e i conflitti, o come affronti i problemi.
Prepara esempi delle tue esperienze passate che dimostrino le tue competenze trasversali e le tue capacità di risoluzione dei problemi.
6. Resta Aggiornato
La scienza dei dati sta cambiando rapidamente. Pertanto, devi rimanere aggiornato sulle ultime tendenze, strumenti e tecniche. Leggi a riguardo, partecipa a forum online, segui webinar e partecipa a workshop per essere sempre al passo.
Tuttavia, non fissarti su questo pensando di dover conoscere – anzi, padroneggiare – ogni nuovo prodotto o conoscenza “indispensabile”.
7. Fai Domande
A seconda del formato, avrai probabilmente l’opportunità di fare domande durante o alla fine dell’intervista.
Questa è la tua occasione per mostrare all’intervistatore il tuo entusiasmo per il ruolo e l’azienda, nonché una comprensione di ciò che stanno cercando.
Chiedi informazioni sui progetti attuali del team, l’infrastruttura dati dell’azienda, i piani in corso e le sfide che affrontano.
8. Non Dimenticare le Competenze Trasversali
Le tue competenze tecniche non ti porteranno lontano se non vengono combinate con ottime capacità di comunicazione. Ti troverai a comunicare e collaborare con membri del team e stakeholder tecnici e non tecnici nel tuo lavoro.
Nell’intervista, sii chiaro e conciso nelle tue risposte. Mostra la tua capacità di spiegare argomenti complessi in termini semplici. Ciò dimostrerà agli intervistatori che sei in grado di collaborare efficacemente con membri del team non tecnici. È una competenza di cui avrai molto bisogno, poiché la scienza dei dati non esiste isolata e le sue scoperte sono spesso utilizzate da persone non tecniche.
9. Mantieni la Calma e Prosegui
È normale essere nervosi. Ma non essere nervoso perché sei nervoso! Ricorda sempre che gli intervistatori cercano il migliore candidato, non il candidato perfetto. In questo caso, il migliore significa la migliore combinazione di tutti i punti finora menzionati.
Se commetti degli errori durante l’intervista, non perdere la fiducia – mantieni la calma e prosegui! I candidati spesso esagerano l’impatto dei propri errori, mentre potrebbero avere (quasi) nessun impatto negativo sull’impressione del selezionatore.
Ricorda che l’intervista serve sia per conoscere l’azienda che per farti conoscere. Mantieni la calma, respira profondamente e affronta ogni domanda con fiducia.
Certo, la fiducia non può essere finta. Si ottiene meglio seguendo una solida preparazione seguendo i primi otto consigli.
Conclusioni
Sì, le conoscenze tecniche sono essenziali per un ruolo nella scienza dei dati, anche a livello principiante. Ma le competenze trasversali, l’esperienza pratica e una vera passione per il campo sono altrettanto importanti.
Le aziende cercano principalmente un pacchetto completo. I nove consigli ti metteranno al coperto.
Ora devi concederti del tempo per prepararti accuratamente. Se sei fiducioso del tuo livello di preparazione, affrontare un’intervista con una mentalità positiva sarà più facile. Con questo, sei già ben avviato a ottenere il tuo primo lavoro nella scienza dei dati.
In bocca al lupo! Nate Rosidi è un data scientist e specialista in strategia prodotto. È anche un professore associato che insegna analitica ed è il fondatore di StrataScratch, una piattaforma che aiuta i data scientist a prepararsi per i colloqui con domande reali delle migliori aziende. Puoi connetterti con lui su Twitter: StrataScratch o LinkedIn.
