Data science

Phỏng vấn Khoa học Dữ liệu: Các chiến thuật hàng đầu để tránh bị từ chối trong sự nghiệp của bạn

Một số chiến thuật hàng đầu để tránh bị từ chối từ các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu cho các nhà khoa học dữ liệu Khoa học dữ liệu đang phát triển mạnh trong thị trường định hướng công nghệ do sự bùng nổ dữ liệu từ nền văn hóa hướng dữ liệu mới nổi. Nhiều sinh viên và các chuyên gia đang làm việc được khuyến khích và đã bắt đầu hướng đến sự nghiệp chuyên nghiệp với tư cách là nhà khoa học dữ liệu. Các công ty danh tiếng đang rất cần các nhà khoa học dữ liệu để quản lý dữ liệu hiệu quả tại nơi làm việc, bao gồm hồ sơ công việc như kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, người trực quan hóa dữ liệu, nhà quản lý khoa học dữ liệu, kiến ​​trúc sư dữ liệu, v.v. Tuy nhiên, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng có nỗi sợ hãi về việc bị từ chối từ các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu trong tương lai. Rất khó để phỏng vấn khoa học dữ liệu để được làm việc trong môi trường chuyên nghiệp với mức lương hậu hĩnh quanh năm. Hãy cùng khám phá một số chiến thuật hàng đầu để tránh bị từ chối các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu trong sự nghiệp của bạn. CÁC NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU VS CÁC NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: SỰ KHÁC BIỆT CỦA NGHỀ NGHIỆP HÀNG ĐẦU 10 CÁC ỨNG DỤNG CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU HÀNG ĐẦU KHOA HỌC DỮ LIỆU CỦA 2021 ĐÁNH GIÁ SÁCH: KHOA HỌC DỮ LIỆU TẠI DÒNG THÔNG DỤNG CỦA JEROEN JANSSENS Các chiến thuật hàng đầu để tránh bị từ chối các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu Chuẩn bị cho câu trả lời ngắn gọn liên quan đến CV: Các nhà khoa học dữ liệu tham vọng phải chuẩn bị để có câu trả lời ngắn gọn liên quan đến CV để cung cấp câu trả lời nhanh chóng trong một khoảng thời gian ngắn. Khoa học dữ liệu cần các nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả để giải quyết vấn đề quản lý dữ liệu hiệu quả đồng thời có kỹ năng giao tiếp mạnh – bằng lời nói và không bằng lời nói. Các công ty nổi tiếng tìm kiếm những nhân viên có thể đưa ra câu trả lời ngắn gọn ngay lập tức mà không do dự. Vì vậy, để tránh bị từ chối một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu, đây là một trong những chiến thuật hàng đầu cần tuân theo. Nghiên cứu thích hợp là cần thiết: Các nhà khoa học dữ liệu có nguyện vọng nên hoàn thành nghiên cứu sâu rộng và thích hợp để có một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu thành công. Đó là một trong những chiến thuật hàng đầu để tránh bị từ chối từ một cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu trong tương lai. Người phỏng vấn có thể hỏi những câu hỏi đơn giản nhưng khó hiểu và có thể rất khó trong môi trường xung quanh. Do đó, điều cần thiết đối với các nhà khoa học dữ liệu tham vọng là phải trải qua các cuộc đánh giá phỏng vấn thông qua nhiều cộng đồng khoa học dữ liệu. Trong cuộc phỏng vấn, có thể mong đợi những loại câu hỏi mà ban hội thẩm có thể hỏi thông qua nghiên cứu thích hợp và các nhà khoa học dữ liệu tham vọng có thể sẵn sàng trả lời ngay lập tức để làm họ ngạc nhiên. Hiểu biết sâu sắc về các vấn đề thực tế: Khoa học dữ liệu đề cập đến việc quản lý dữ liệu hiệu quả trong môi trường làm việc thực tế với nhiều rào cản trong các loại dữ liệu khác nhau. Một trong những chiến thuật để loại bỏ cơ hội bị từ chối khỏi các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu là hiểu rõ nhiều vấn đề thực tế. Kiến thức đầy đủ về SQL và bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào như Python, R, Java và nhiều ngôn ngữ khác có thể giúp thể hiện các kỹ năng thực tế và phân tích để vượt qua cuộc phỏng vấn. Có đủ kiến ​​thức về các thuật ngữ kỹ thuật: Các nhà khoa học dữ liệu phải có đủ kiến ​​thức về các thuật ngữ kỹ thuật liên quan đến khoa học dữ liệu để gây ấn tượng với các thành viên hội đồng – xác suất, thống kê, mô hình hóa, quản lý dữ liệu, thuật toán cơ bản, ngôn ngữ lập trình, v.v. Các thuật ngữ kỹ thuật là điều rất quan trọng cần biết trước khi tham gia một cuộc phỏng vấn về khoa học dữ liệu tại các công ty có uy tín. Họ muốn ứng viên tốt nhất để quản lý dữ liệu hiệu quả để có lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Hồ sơ công ty: Các nhà khoa học dữ liệu có nguyện vọng nên xem qua toàn bộ hồ sơ công ty trước khi ngồi phỏng vấn về khoa học dữ liệu. Nó giúp tránh bị từ chối từ các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu trong tương lai. Ứng viên phải hiểu rõ về cách công ty cụ thể giải quyết vấn đề quản lý dữ liệu, phạm vi cải tiến, các loại ứng dụng AI, ngành, sản phẩm và dịch vụ, tác động cốt lõi của công ty trên thị trường, cách một công ty có thể đóng góp vào quy trình hiện có, và nhiều thứ khác nữa. Ứng viên cần dành một chút thời gian để tìm hiểu tổng quan và phân tích về công ty để được lựa chọn trong số nhiều ứng viên.

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button