「データサイエンスの求職活動を諦める」

Give up on job hunting in data science.

こうすればデータサイエンスの求職活動を諦めるにはまだ早いかどうかがわかります

求職活動は困難です。新しい分野に移ることはさらに困難です。データサイエンスのキャリアへの転換は簡単ではないと言うことは絶対に言いません。私の中心的な信念は、その転換は困難だということです。

LinkedInを更新して新たなつながりを10〜20人追加せず、またはそれらの人々との会話を始める努力をしなかった場合、本当にLinkedInを更新したと言えるでしょうか？

転職するためには、データサイエンティストとしてのスキルが必要です。または、それらのスキルを習得するための能力と意欲、さらにそこに至るために必要な時間が必要です。もし、これらの転換に取り組んでいて、思い通りの進展を遂げていない場合、この記事はあなたのためです。

ネタバレ：おそらくまだ諦めるには早いでしょう。この記事をチェックリストとして使用してください。もしあなたがこれらの戦術のそれぞれを正直に実行していないと言えない場合、諦めるにはまだ早いです。

• バイナリおよびマルチクラスのターゲット変数のためのSHAP
• GGMLとllama.cppを使用してLlamaモデルを量子化する
• エントロピーを使用した時系列複雑性解析

データサイエンスの求職活動の難しい旅を進めている方々に、一時停止して、一呼吸置いて、読み進めることをお勧めします。

1. 履歴書はあなたのゴールデンチケットです

履歴書の更新は重要なステップです。しかし、それだけではありません。更新方法には正しい方法とそうでない方法があります。

面接を受けるためには、他の応募者と差別化する必要があります。それには、各ポジションに合わせた履歴書を作成する必要があります。これには、自動応募者追跡システムに詳しくなり、履歴書の効果を測定するのに役立つjobscan.coのようなツールを使用する必要があります。

2. LinkedIn — データサイエンスの拠点

LinkedInは単なるプロフェッショナルなソーシャルネットワークではありません。データサイエンスの専門家にとっては、賑やかなコミュニティです。初心者でも経験豊富なプロフェッショナルでも、最適化されたLinkedInプロフィールは素晴らしい効果を発揮できます。

では、「素晴らしい効果」とは具体的には、リクルーターからの連絡が始まることです…

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