Come ottenere un posto di lavoro in Data Science presso le aziende FAANG nel 2023?
Come ottenere un lavoro in Data Science presso le FAANG nel 2023?
La scienza dei dati è emersa come un campo molto richiesto e ottenere un lavoro presso un’azienda FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google) è considerato un grande traguardo. Le aziende FAANG sono conosciute per i loro approcci innovativi, le tecnologie all’avanguardia e i pacchetti di compensi attraenti. Questo articolo discuterà 15 consigli che possono aiutarti a ottenere un lavoro nel settore della scienza dei dati presso le aziende FAANG nel 2023.
Cosa c’è di speciale nei lavori FAANG?
Le aziende FAANG sono ben note per la loro influenza, dominio di mercato e capacità di rivoluzionare interi settori dell’economia. Lavorare per un’organizzazione FAANG ha numerosi vantaggi, tra cui l’accesso a enormi dataset, tecnologie all’avanguardia, ambienti di lavoro collaborativi e opportunità di lavorare su progetti innovativi. Inoltre, le aziende FAANG attraggono spesso i migliori professionisti provenienti da tutto il mondo, creando un mercato del lavoro estremamente competitivo.
Cosa fanno i data scientist delle aziende FAANG?
I data scientist presso le aziende FAANG svolgono un ruolo cruciale nell’utilizzare i dati per prendere decisioni aziendali, migliorare l’esperienza degli utenti e sviluppare tecnologie all’avanguardia. Le loro responsabilità possono includere:
- Condurre analisi approfondite su grandi dataset per identificare modelli, tendenze e insight che informano decisioni strategiche e miglioramenti dei prodotti.
- Sviluppare e implementare modelli e algoritmi di machine learning per risolvere problemi complessi come i sistemi di raccomandazione, il rilevamento delle frodi e l’elaborazione del linguaggio naturale.
- Creare visualizzazioni e dashboard per presentare insight basati sui dati in modo chiaro e operativo per gli stakeholder.
- Progettare e analizzare test A/B per valutare l’efficacia di nuove funzionalità o modifiche ai prodotti.
- Costruire modelli predittivi per prevedere il comportamento degli utenti, l’abbandono dei clienti o la domanda di prodotti e servizi.
- Applicare tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare dati di testo non strutturato, ad esempio per l’analisi dei sentimenti o i chatbot.
- Collaborare con gli ingegneri dei dati per sviluppare e mantenere flussi di dati, garantendo un flusso efficiente e affidabile.
- Rimandere aggiornati sulle ultime novità nel campo della scienza dei dati e esplorare nuove metodologie per migliorare i processi esistenti.
- Collaborare con i product manager, gli ingegneri, i designer e altri team per comprendere le esigenze aziendali e offrire soluzioni basate sui dati.
- Garantire la privacy dei dati e mantenere standard etici durante il lavoro con dati sensibili degli utenti.
15 consigli per ottenere un lavoro presso le aziende FAANG
Segui questi consigli per ottenere un lavoro presso un’azienda FAANG:
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#1. Costruisci una solida base in scienza dei dati e concetti correlati
Per avere successo nella scienza dei dati, è essenziale avere una solida comprensione delle idee fondamentali di statistica, algebra lineare, probabilità e calcolo. Sviluppa una solida base in queste aree per affrontare efficacemente problemi complessi legati ai dati.
#2. Padronanza di Python / R, linguaggi di programmazione comunemente usati nella scienza dei dati
I due linguaggi di programmazione più popolari nella comunità dei data scientist sono Python e R. Padronare uno o entrambi questi linguaggi aumenterà significativamente le tue possibilità di ottenere un lavoro presso un’azienda FAANG.
#3. Diventa un esperto degli algoritmi e delle tecniche di machine learning
La scienza dei dati si basa sul machine learning. Studia diversi algoritmi di machine learning, inclusi clustering, regressione, classificazione e deep learning. Acquisisci esperienza pratica nell’applicazione di questi algoritmi a dataset del mondo reale.
#4. Acquisisci conoscenze sulle tecnologie e i framework per il big data
Le aziende FAANG gestiscono enormi quantità di dati. Pertanto, è fondamentale conoscere le tecnologie e i framework per il big data come Apache, Hadoop, Spark e Hive. Studia i principi del calcolo distribuito e l’elaborazione e l’analisi efficaci di grandi dataset.
#5. Sviluppa competenze nella visualizzazione dei dati e nella comunicazione
I data scientist devono comunicare in modo efficace i loro risultati agli stakeholder. Utilizza strumenti come Tableau, Power BI o matplotlib per migliorare le tue competenze nella visualizzazione dei dati. Inoltre, pratica la presentazione di idee complesse in modo chiaro e conciso per fare un’impressione durante i colloqui.
#6. Crea un portfolio impressionante di progetti di data science per mostrare le tue competenze
Crea un portfolio di lavori che dimostri la tua capacità di utilizzare metodi di data science per risolvere problemi del mondo reale. Mostra i tuoi progetti su piattaforme come GitHub o Kaggle per renderli facilmente accessibili ai potenziali datori di lavoro.
#7. Acquisisci esperienza pratica con dataset del mondo reale
L’esperienza pratica è inestimabile nel campo della scienza dei dati. Cerca opportunità di lavorare su dataset del mondo reale tramite stage, progetti freelance o collaborazioni di ricerca. Questa esperienza ti darà un vantaggio durante il processo di selezione.
#8. Contribuisci a progetti open source e partecipa a competizioni di scienza dei dati
Partecipare a competizioni di scienza dei dati e contribuire a progetti open source sono due modi per dimostrare le tue capacità e attirare l’attenzione dei responsabili delle assunzioni. Questo dimostra la tua capacità di lavorare in squadra, risolvere problemi e affrontare compiti significativi.
#9. Utilizza piattaforme online e comunità per mostrare il tuo lavoro
Sfrutta piattaforme online come VoAGI, Towards Data Science o il tuo blog per condividere le tue conoscenze e intuizioni. Interagisci con la comunità della scienza dei dati unendoti a forum, partecipando a discussioni e contribuendo con contenuti di valore.
#10. Comprendi il processo di selezione e le fasi tipiche
Il processo di selezione di ciascuna azienda FAANG può includere molteplici fasi di valutazione tecnica e colloqui comportamentali. Ricerca e comprendi la struttura dei colloqui per l’azienda specifica a cui stai puntando. Esercitati a risolvere domande tecniche di colloquio e esercizi di codifica per migliorare le tue abilità di risoluzione dei problemi.
#11. Rivedi e solidifica i tuoi concetti di scienza dei dati, algoritmi
Rivedi e rivedi regolarmente i concetti di scienza dei dati, algoritmi e metodi statistici. Rafforza la tua comprensione di machine learning, preelaborazione dei dati, ingegneria delle feature e tecniche di valutazione dei modelli. Ciò ti aiuterà a affrontare problemi complessi durante i colloqui.
#12. Migliora le tue abilità di programmazione e familiarizza con librerie e strumenti di scienza dei dati
Le competenze di programmazione sono essenziali per i data scientist. Concentrati nel perfezionare le tue abilità di programmazione completando sfide di codifica e partecipando a progetti di scienza dei dati. Impara i framework e le librerie ben note come TensorFlow, Pandas, PyTorch e NumPy.
#13. Migliora le tue abilità di comunicazione e presentazione per le discussioni di colloquio
I data scientist collaborano spesso con team interfunzionali, compresi stakeholder provenienti da sfondi non tecnici. Migliora le tue abilità di comunicazione e presentazione per trasmettere in modo efficace le tue idee e intuizioni durante i colloqui.
#14. Costruisci una solida rete professionale all’interno della comunità della scienza dei dati
La rete di contatti svolge un ruolo fondamentale per ottenere lavori nelle aziende FAANG. Partecipa a conferenze, incontri e eventi del settore per connetterti con professionisti nel campo della scienza dei dati. Unisciti a gruppi LinkedIn pertinenti e partecipa attivamente alle discussioni per ampliare la tua rete.
#15. Sfrutta piattaforme online ed eventi del settore e cerca referenze
Utilizza risorse online come LinkedIn, GitHub e la Community di Analytics Vidhya per promuovere le tue abilità e metterti in contatto con i leader del settore. Partecipa a raduni del settore, fiere del lavoro e hackathon per entrare in contatto con possibili datori di lavoro. Inoltre, cerca referenze da parte di professionisti che già lavorano in aziende FAANG, poiché le referenze dei dipendenti possono aumentare significativamente le tue possibilità di ottenere un colloquio.
Salari dei Data Scientist delle aziende FAANG
I data scientist ottengono salari competitivi presso le aziende FAANG, che dipendono da fattori come istruzione, competenze, esperienza, posizione e ruolo. Dai un’occhiata al salario medio per ruoli di scienza dei dati di seguito:
| Organizzazione | Salario del Data Scientist (in INR) | Esperienza |
|---|---|---|
| 69 LPA | 3 a 5 anni | |
| Amazon | 28 LPA | 2 a 4 anni |
| Apple | 36 LPA | 0 a 9 anni |
| Netflix | 1 Cr | 5+ anni |
| 34 LPA | 1 a 10 anni |
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Conclusioni
Per ottenere un lavoro nel campo della data science presso una società FAANG, sono necessarie competenze tecniche, esperienza pratica e una solida rete professionale. Seguire i 15 consigli illustrati in questo articolo può aumentare le possibilità di ottenere un impiego nel campo della data science presso una società FAANG nel 2023. Ricordati di continuare a imparare e di rimanere aggiornato sulle ultime novità del settore, poiché la data science è una disciplina in continua evoluzione. Se desideri apprendere le ultime competenze nel campo della data science, esplora il nostro programma Blackbelt Plus!
