网络技术：找到你的梦想数据科学工作

该博客基于我们的高级数据科学家，索菲亚杨和她在技术网络中的个人经验。

自2018年以来，有一个帐户数据科学人才短缺，这基本上说明了没有足够的数据科学和分析人才来解决。虽然数据科学是一个相对较新的领域，但数据科学的头条新闻概要绘制了一张令人讨厌的地面的照片，并提供了一个有益的工作，因为有更多的职位开口，而不是数据科学申请人。

完全不是这种情况。它可能是令人难以置信的挑战，特别是对于初级人才，甚至可以考虑开放数据科学职位。作为一名数据科学家，他们花时间介绍了初级工作人员并与其他高级团队成员一起工作，我知道获得工作并启动你的职业生涯比往往绘制得多。然而，在寻找有益的机会是网络的时候，一件事令人惊讶地有效。在聘请Anaconda之前，我参加了2018年的厌声机会议，遇到了许多Anaconda员工，得到了推荐，然后得到了这份工作！我遇到了许多也通过网络降落了他们的工作。因此，我想分享我的思想，有效地建立专业网络并通过网络获取工作。

网络的最佳方法是通过亲自，面对面的通信。虽然并非总是可以进入人的网络事件，特别是在大流行期间，现在通过虚拟事件，论坛和社交媒体网络提供更多机会。

例如，如果您有兴趣与湾区的更多技术专业人士联系，您可以参加湾区在线聚会 - 即使您不住在那里。如果您有兴趣为特定公司工作，请转到该公司的活动或检查其员工参加的会议。在Anaconda，您可以在我们公司会议上找到我们的anacondacon。我的同事和我也有兴趣参加Scipy和PyData活动，您可以在那里找到我和许多其他数据专业人员，希望在该领域见到他人。

如果您是学生，请通过您的大学前往职业生涯。工作博览会实际上工作！在这些事件中留下印象可能会感到压倒性，我们经常对自己进行很大的压力，做得很好，但它并不像你想象的那么困难。只是通过出现，与人联系，谈论你的兴趣和你所做的工作是有价值的。

让我告诉你一个故事：几个月前我去了大学职业活动，并与学生谈过。许多学生问我类似的问题，如：

招聘过程在贵公司看起来像什么？

你什么时候雇用实习生？

数据科学家们做了什么？

在我谈过的所有学生中，只有两个对我印象深刻。

如何？

他们花了时间做他们的研究并在活动结束后跟进。一名学生读过我的博客帖子并知道我对数据可视化的热情。当他开始通过可视化沟通数据时，我的眼睛立即点亮了。活动后，他寄给了我他的可视化工作，我喜欢它。职业生涯中的另一名学生问了有关实习的几个问题。活动结束后，他与我联系在LinkedIn上，并通过电子邮件向我发送了他的简历。一个月后，他随后看看anaconda的实习计划是否开放。这两个学生都留下了印象，因为他们不仅询问了独特的问题，而且他们跟进。表明你关心并对角色充满热情可以在寻找数据科学中的工作方面可以很长的路要走。

如果您想为一家公司工作，但他们并不招聘您对您感兴趣的职位？对于中小型公司而言，有时冷电子邮件工作！一些公司和管理人员认真对待这一倡议，并可能开辟他们所需要的一个职位。或者，他们可能会雇用拥有多年经验的人。无论如何伸出去;显示该倡议和对该职位的兴趣可以帮助确保采访。招聘经理也可能忙碌，并且没有时间招募或面试工作。积极主动您的职业生涯可以帮助您获得介绍呼叫并展示您可以添加到他们业务的价值。

有时挑战是找到合适的人员电子邮件地址来开始谈话。LinkedIn是一个很好的开始，但我建议在可能的情况下向您的网络中询问某人。如果可能的话。虽然冷电子邮件有时工作，但有一个“温暖”的连接更好。试着看看你是否有一个相互联系，谁可以向你感兴趣的公司推荐给某人。

没有更好的方法来构建关系，而不是直接在项目上与某人合作！许多公司和员工有助于开源项目。为开源项目做出贡献将帮助您构建强大的简历并与其他项目贡献者联系。您可能会问自己：如果我是初级软件工程师，数据科学家或产品经理，那么发现它很难贡献开源项目代码库？贡献项目文件同样有价值，非常欣赏。开源项目爱社区贡献者，项目维护者往往非常乐意提供帮助。您可以从最小的东西开始，如修复文档中的拼写错误和句子。一旦您更熟悉该项目和CodeBase，您可以查看问题报告，看看是否有较小的错误修复您可以贡献，并在您陷入困境时询问项目维护者的帮助。

在您接受工作或实习时采访后，您之后与他们联系在LinkedIn上吗？如果没有，请做到！即使你觉得它不是一个很好的面试，请务必连接。面试是一项机会直接与专业人士交谈。即使它没有降落你的梦想工作，也会有机会在未来与那个人合作或接受推荐。请务必感谢您的LinkedIn消息，并在将来跟进，以获得指导，建议或其他机会。如前所述，我的大多数令人难忘的互动一直与那些主动并跟进的人，所以你的信息将走很长的路要走。

LinkedIn一旦获得它，LinkedIn并没有挑战，它是一个非常有益的工具，用于与个人连接以及与您的网络进行共享相关文章和研究。首先，尝试有完成的LinkedIn配置文件。这意味着包括一个简介图片，标题，您的经验和教育以及任何许可证和技能。此外，您可以上传文章或研究链接，以帮助补充这些经历。具有完整的档案将鼓励其他人接受您的邀请，并允许招聘人员通过LinkedIn算法轻松找到您。如果您正在寻找一份工作，您可以添加到您的个人资料中，您可以选择新职位，因此招聘人员可以更轻松地确定您的个人资料。

遇到可能分享您兴趣的个人的另一种方法是通过Twitter，GitHub，甚至是Anaconda社区论坛。这些平台借助您可以在LinkedIn上连接的人员可以找到志同道合的人员。

如果您正在与某人连接 - 特别是当它是冷连接时 - 始终在Connection Invite中包含一条消息。务必包括礼貌，有意义的特定消息。如果您有任何共性（例如，学校，位置），请在您的留言中提及。如果此人在您感兴趣的特定区域，请注意您的思想和兴趣。有意义的消息将有助于方便进一步讨论并帮助构建实际连接。

避免立即要求推荐。人们不太可能推荐他们不知道的人。从连接请求开始，让您的连接通过对话来了解您，并且可能甚至要求提供信息面试，以获得一些面对时间并建立关系。建立了一些融洽关系之后，然后可以要求推荐。

在数据科学入门可能具有挑战性。尽管如此，网络的力量可以帮助您降落您的梦想工作，使专业的联系，并在您的职业生涯中成长。我希望你能找到这些提示有用，如果您对降落数据科学工作有任何其他建议，请告诉我！随时可以与我联系推特和linkedin，您可以继续对话了解这篇文章https://community.anaconda.cloud/。