「高給与のデータサイエンスの仕事を見つけるための7つのプラットフォーム」

「高給与データサイエンスの仕事を見つけるための7つのプラットフォーム」

 

もし最近卒業したばかりまたは最近失業した方であれば、このブログ投稿はあなたのためです。これらの7つのプラットフォームは、データサイエンスの非常に利益が高い仕事を提供しています。プロフィールを作成し、自分の成果を追加するだけで、フルタイム、パートタイム、契約、またはギグの仕事が得られます。私は分かっています、私たちは不確定な時代を生きており、夢の仕事に就くのが難しくなってきていますが、どこかから始めなければなりません。

このブログでは、高給のデータサイエンスの役割を見つけるのに役立つトップ7のプラットフォームについて説明します。分野に参入するかキャリアを進めるかにかかわらず、これらのサイトは求職者とトップ企業がデータサイエンティストを採用するためのつながりを提供しています。データスキルの需要が引き続き成長していることを考えると、これらのプラットフォームはリモート、フリーランス、従来のデータサイエンスの機会へのアクセスを提供しています。

 

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1. LinkedIn

 

LinkedInは私の大ファンです。データサイエンティストが高給の役割を見つけ、スキルが認められるための最高のプラットフォームの一つです。LinkedInでは、あらゆる業界の主要企業で数千のデータサイエンスの仕事を検索できます。LinkedInは、あなたのプロフィール、スキル、興味にマッチする仕事を推奨するための強力なアルゴリズムを使用しています。

  

ポジションに簡単に応募したり、リクルーターと直接連絡を取ることもできます。LinkedInを使用すると、データサイエンスの分野のリーダーと繋がることもでき、プロのネットワークを拡大することができます。キーワードスキル、プロジェクト、および推薦といった重要な要素をプロフィールに追加することで、リクルーターはあなたをトップのデータサイエンス候補として素早く特定することができます。このプラットフォームでは、キュレートされたコンテンツを通じて最新のデータサイエンスのトレンドやベストプラクティスについて簡単に最新情報を得ることもできます。

 

2. Wellfound

 

Wellfound（旧AngelList Talent）は、データサイエンティストがリモートで高給の仕事をスタートアップ企業やトップテック企業で見つけるための素晴らしいプラットフォームです。Wellfoundでプロフィールを作成すると、急成長中のスタートアップ企業でのデータサイエンスの役割にアクセスして応募することができます。

  

このプラットフォームは非常に反応が良く、応募後数日以内に採用マネージャーから連絡を受けることがよくあります。Wellfoundを使用すると、信じることができるスタートアップ企業を特定し、自分のデータスキルを貢献したいと考えることが簡単になります。スタートアップシーンにおけるデータサイエンスの求人機会の優れた情報源となっています。

私自身もスタートアップの仕事を探す際にWellfoundを使用して非常に良い経験をしています。このプラットフォームでは、あなたのプロフィールとデータサイエンスの専門知識を関連する空いているポジションと一致させることができます。最もエキサイティングな若手企業での業務です。

 

3. Toptal

 

Toptalとの経験は素晴らしかったです。高給のフリーランスや契約のデータサイエンスの仕事を見つけるための素晴らしいソースです。Toptalは、世界のトップ3％のデータプロフェッショナルのネットワークを維持しているため、そこで働くときは一流の才能であると感じることができます。フリーランスのデータサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアなどとして雇われることができます。

  

プロジェクトの給与水準は優れています。Toptalのクライアントはトップ企業、スタートアップ、組織なので、仕事は挑戦的で報酬もあります。排他的なToptalネットワークの一員であることは、データサイエンスの専門家としての自己イメージや自己肯定感にも素晴らしい影響を及ぼします。スキルを証明するために厳正な審査プロセスを経るため、受け入れられたときに達成感を感じることができます。

 

4. Upwork

 

Upworkは、データサイエンティストが高給で柔軟な仕事を見つけるための優れたフリーランスプラットフォームです。Fiverrと同様に、Upworkはプロジェクトベースの仕事、時間ベースのエンゲージメント、長期契約、さらにはポテンシャルのある正社員ポジションを探しているクライアントとあなたを結びつけます。

  

キモは目立ち、あなたのUpworkポートフォリオに取り組むことです。過去のプロジェクトからの特定のデータサイエンスの能力、経験したツール、そして成果を強調するようにしてください。 

能力に合った新しいデータサイエンスの求人情報はUpworkを頻繁にチェックしてください。応募時には、潜在的なクライアントにどのように価値を提供できるかを強調してください。

 

5. Kolabtree

 

Kolabtreeは、科学者や業界の専門家向けの特化型フリーランスプラットフォームです。評判を築くには時間がかかりますが、Kolabtreeは収益性の高いデータサイエンスの仕事の源となることがあります。私は自分のアカデミックおよび職業の資格、成果、専門分野を含むプロフィールを2時間かけて詳細に作成しました。これにより、潜在的なクライアントの注意をすぐに引くことができました。 

  

Kolabtreeの多くのプロジェクトは固定価格ですが、能力と経験に基づいてレートを交渉する余地があります。最初はプラットフォームで自分の評判を確立するために報酬の低いデータプロジェクトをいくつか受けました。しかし、Kolabtreeにしがみついて数々のプロジェクトを成功裏に完了することで、より高い報酬の契約の連絡を受けるようになりました。このプラットフォームは非常に反応が良く、クライアントはあなたのスキルに合った潜在的なプロジェクトに直接アプローチすることができます。

 

6. Indeed

 

Indeedは、特に北米以外の地域で高給の現地のデータサイエンスの役割の優れた情報源となる主要な求人検索プラットフォームです。プロフィールを作成し、選択的に応募することで、Indeedはあなたをエリア内の数千のデータサイエンスの機会に結びつけます。アプリケーションを垂れ流さないように注意してください – 能力に強く一致する仕事に対してのみ応募してください。

  

Indeedは、多くの初心者やジュニアのデータサイエンスの求人情報がありますが、適切な経験を持つとより高度なポジションやシニアレベルのポジションも見つけることができます。南アジアや北米以外の他の市場に住んでいる人々にとって、Indeedは現地の求人検索のための定番プラットフォームです。あなたの都市や国での新しい高給のデータサイエンスの求人情報を定期的にチェックしてください。

 

7. Amazon Jobs

 

Amazonのような主要なテック企業は、LinkedInやIndeedのようなサイトに常にリストアップされていない収益性の高いデータサイエンスの役割を提供しています。これらの独自の求人情報にアクセスするためには、Amazon.jobsや他のテック企業のジョブボードをチェックする必要があります。これらの内部サイトでは、さまざまなグローバルオフィスでの数百のデータサイエンスのポジションが紹介されています。

 Amazon Jobsの画像

トップテック企業の多くのデータジョブは、自社のキャリアサイトでのみ見つかります。AmazonはAlexa、AWS、小売、オペレーションなどのさまざまな部門でデータサイエンティストを常時募集しています。これらの仕事はすべてのレベルで非常に高給とされています。強力な報酬と福利厚生を持つ主要なテックブランドでのデータサイエンスの仕事を手に入れたい場合は、Amazon.jobsをチェックしておいてください。

 

結論

 

データサイエンスの高給の仕事を手に入れることは、あなたのキャリアを変えることができます。トップのポジションへの競争は激しいですが、オンラインプラットフォームを活用することで、信じられないチャンスにアクセスできます。これらの7つの高給プラットフォームを活用して、特化したデータスキルを持つ雇用主やクライアントとつながることができます。フルタイムの雇用を探しているのか、高報酬のフリーランスの仕事を探しているのかに関係なく、これらのプラットフォームで存在感を築いてください。 

データサイエンスの資格、専門知識、成果を強調した説得力のあるプロフィールを作成してください。応募には慎重に選び、あなたの能力がどのように付加価値を提供できるかを示してください。

そして、諦めずに続けてください。いつか仕事を手に入れることができます。求職のオファーを待っている間、新しいスキルを学んだり、ポートフォリオプロジェクトに取り組んだりしてください。 

詳細は私の最新のブログをチェックしてください：

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****[Abid Ali Awan](https://www.polywork.com/kingabzpro)****（@1abidaliawan）は、機械学習モデルの構築が好きな認定データサイエンスプロフェッショナルです。現在はコンテンツ作成および機械学習・データサイエンス技術に関する技術ブログの執筆に焦点を当てています。アビドはテクノロジーマネジメントの修士号と電気通信工学の学士号を保持しています。彼のビジョンは、メンタルヘルスの問題を抱える学生に対してグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を開発することです。

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