Hast du Angst, dass du als Junior Data Scientist keine Arbeit findest? Keine Panik! Entgegen der landläufigen Meinung ist dieser Status alles andere als ein Handicap und kann sogar zu deinem größten Trumpf werden. Finde heraus, wie du deine Chancen auf deinen Traumjob verbessern kannst!
Es ist eine der größten Ängste, wenn man am Anfang seines Berufslebens steht oder eine Umschulung plant: Wie bekommt man als Berufsanfänger einen Job?
Trotz des explosiven Wachstums ist die Branche der Data Science keine Ausnahme. Viele Menschen, die sich von dieser Berufung angezogen fühlen, geben ihren Traum auf, weil sie Angst haben, keinen Arbeitgeber zu finden.
Dennoch suchen Unternehmen in allen Branchen aktiv nach Data-Science-Experten und die Nachfrage steigt rasant an.
Das liegt an der massiven Zunahme der Menge an generierten Daten, dem Wunsch, sich bei der Entscheidungsfindung auf Daten zu stützen, aber auch an ihrer entscheidenden Rolle bei Machine Learning und KI.
Organisationen auf der ganzen Welt benötigen qualifizierte Personen, die diese Informationen analysieren und interpretieren können. Daher gibt es sogar immer mehr Stellenangebote für Junior Data Scientists.
Laut einer Studie von 365datascience haben nur 35 % der aktiven Data Scientists bereits eine ähnliche Position innegehabt. Die restlichen 65% übten zuvor einen anderen Beruf aus!
Von der Gesundheits- über die Finanz- bis hin zur Technologiebranche ist jetzt der perfekte Zeitpunkt, um eine Karriere als Datenanalyst, -wissenschaftler oder sogar -ingenieur zu beginnen.
Das Beste daran: Als Neuling zu beginnen, bringt viele Vorteile mit sich, wie z. B. die Möglichkeit, Erfahrungen zu sammeln und neue Fähigkeiten zu erwerben, indem du an Projekten in der realen Welt arbeitest.
Es ist auch eine Gelegenheit, die Karriereleiter hinaufzuklettern, da viele Junior Data Scientists in die Rolle eines Seniors schlüpfen oder sich auf Nischenbereiche spezialisieren.
Es ist also nicht so schwer, als Anfänger im Bereich Data Science auf dem Arbeitsmarkt Fuß zu fassen, wie man vielleicht denken könnte… wenn man die richtigen Praktiken anwendet und sich die gewünschten Fähigkeiten aneignet!
Welche Fähigkeiten sind als Junior Data Scientist unverzichtbar?
Wenn es darum geht, den besten Kandidaten für eine Stelle auszuwählen, schauen Arbeitgeber nicht auf das Alter, sondern auf das Niveau der Fachkenntnisse.
Daher ist der Schlüssel zum Start deiner Karriere als Junior Data Scientist ein solides mathematisches und statistisches Fachwissen.
Eine spezialisierte Ausbildung in Data Science ist der beste Weg, um alle spezifischen Qualifikationen zu besitzen, die von den Unternehmen gesucht werden.
Auch die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python und R ist unerlässlich, da sie in diesem Bereich eine wichtige Rolle spielen. Dasselbe gilt für Werkzeuge zur Visualisierung und Manipulation von Daten wie SQL und Tableau.
Im Zuge des Aufschwungs der künstlichen Intelligenz ist ein gutes Niveau in Machine Learning ebenfalls von großem Vorteil. Diese Technologie ermöglicht die Entwicklung fortschrittlicherer datengesteuerter Lösungen, aber auch die Automatisierung analytischer Aufgaben mithilfe einer KI wie ChatGPT.
Neben dieser technischen Expertise spielen auch die persönlichen Qualitäten oder Soft Skills eine entscheidende Rolle für den Erfolg eines Junior Data Scientists.
Neben analytischem Denken und Problemlösungskompetenz sind Eigenschaften wie Kühnheit, Innovationsfreude, Kommunikationsfähigkeit und Kreativität bei jungen Absolventen gefragt.
Den junior Data Scientist Lebenslauf optimieren, um ihn überzeugender zu machen
Dein Lebenslauf ist der erste Kontaktpunkt zwischen dir und einem potenziellen Arbeitgeber. Er sollte daher besonders sorgfältig gestaltet werden, sonst landet er ganz unten auf dem Stapel oder direkt im Papierkorb.
Zögere nicht, Abschlüsse, Ausbildungen, Praktika und andere relevante Erfahrungen im Zusammenhang mit Data Science hervorzuheben und alles, was deine Expertise im Bereich Data Science belegt.
Ein Portfolio mit deinen Projekten zur Datenanalyse, -manipulation oder -visualisierung kann einen großen Unterschied machen. Dies ist eine konkrete Demonstration deiner Fähigkeiten, die auch deine Entschlossenheit beweist.
Das Anschreiben sollte ebenfalls sorgfältig formuliert sein, um deine Kommunikationsfähigkeit zu unterstreichen. Schließlich kannst du Referenzen und Zeugnisse von früheren Arbeitgebern oder Lehrern vorlegen, um deine Glaubwürdigkeit zu unterstreichen.
Die entscheidende Bedeutung von Networking
In einem hart umkämpften Bereich wie der Data Science geht es nicht nur darum, was du weißt, sondern auch, WEN du kennst.
Dies gilt insbesondere, wenn du versuchst, in der Branche Fuß zu fassen. Eine einzige Begegnung kann alles verändern, denn es genügt, wenn eine hochrangige Person bereit ist, dir eine Chance zu geben.
Eine der besten Möglichkeiten, dein Netzwerk zu knüpfen, ist die Nutzung von Websites wie Handshake, auf denen Alumni deiner Schule Stellenangebote einstellen.
Sobald du einen interessanten potenziellen Arbeitgeber gefunden hast, kannst du ihm eine E-Mail schicken, um spezifischere Fragen zu seinem Unternehmen zu stellen oder sogar direkt um ein Vorstellungsgespräch bitten.
So kannst du von Anfang an einen guten Eindruck machen, indem du zeigst, dass du das Unternehmen kennst oder mehr darüber wissen möchtest und dass du recherchiert hast.
Eine weitere sinnvolle Best Practice des Networking ist der Besuch von Konferenzen oder anderen Veranstaltungen, die mit Data Science zu tun haben. Das ist die perfekte Gelegenheit, um Fachleute aus der Branche zu treffen, ins Gespräch zu kommen und Kontakte zu knüpfen. Wer weiß? Vielleicht kannst du ja einen Termin für ein Treffen vereinbaren!
Wie schafft man es durch das Vorstellungsgesprächs?
Wenn es dir gelingt, ein Vorstellungsgespräch zu bekommen, solltest du diese Gelegenheit nutzen, als wäre es deine einzige Chance. Du musst dich bis zum entscheidenden Tag gründlich auf das Treffen vorbereiten.
Recherchiere über das Unternehmen und seine Data-Science-Projekte, um dein Interesse und dein hohes Maß an Wissen zu demonstrieren. Übe die Beantwortung der häufigsten Fragen und sei bereit, deine Leidenschaft für diesen Bereich zum Ausdruck zu bringen.
Diese gründliche Vorbereitung wird dir nicht nur helfen, dich von anderen Bewerbern zu unterscheiden, sondern auch dein Engagement unter Beweis stellen.
Der Arbeitgeber kann dich u. a. mit einer schriftlichen Prüfung auf deine Statistikkenntnisse oder mit einer Fernaufgabe auf deine Programmierkenntnisse testen.
Persönliche Vorstellungsgespräche sind jedoch in erster Linie eine Gelegenheit, dein Kommunikationstalent unter Beweis zu stellen. Achte darauf, dass du dich mit Begeisterung und Klarheit ausdrückst, auch wenn du vorher vor dem Spiegel üben musst…
Von der Ausbildung über das Networking bis hin zu einem guten Lebenslauf kennst du nun alle Tricks, um deine Chancen auf eine Juniorstelle im Bereich Data Science zu maximieren! Sei selbstbewusst und glaube an dich!
