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Der Prozess und die Voraussetzungen für den ersten Job im Bereich Knowledge Science oder Machine Studying haben sich in den letzten Jahren erheblich verändert. Und auch die Definition, was es bedeutet, in seiner aktuellen Rolle herausragend zu sein. Wir können dies auf eine Reihe von Faktoren zurückführen: Der Aufstieg von LLMs und KI-gestützten Instruments, ungünstige wirtschaftliche Bedingungen (und die damit verbundenen Entlassungen und Einstellungsstopps) sowie die veränderten Rahmenbedingungen für die Fernarbeit fallen mir da nur ein.
Phasen des Übergangs und der Unsicherheit können schwierig zu meistern sein – vor allem, wenn man mit der Erwartung eingestiegen ist, in einer boomenden, lukrativen Branche problemlos voranzukommen. Aber es gibt keinen Grund zur Verzweiflung: Einzelne Datenexperten werden vielleicht nicht in der Lage sein, das Blatt allein zu wenden, aber sie dürfen Maßnahmen ergreifen, um ihre berufliche Belastbarkeit zu steigern und ihre Karriereentwicklung sicherer zu machen.
Die Artikel, die wir diese Woche für Sie ausgewählt haben, konzentrieren sich auf die Kernkompetenzen, die Sie entwickeln sollten, um unvorhersehbareren Traits gegenüber immun zu werden – und legen konkrete Schritte dar, die Sie unternehmen können, um diese Kompetenzen zu entwickeln. Von Ratschlägen für Hochschulabsolventen, wie sie ihr erstes Praktikum ergattern können, bis hin zu Erkenntnissen über die effektive Verwaltung von Datenteams – sie richten sich an Praktiker in den unterschiedlichsten Rollen und auf allen Hierarchieebenen. Lassen Sie uns eintauchen.
- So werde ich 2024 Datenanalyst
„Jeden Tag erhalte ich in meinem Posteingang Dutzende von LinkedIn-Nachrichten von Kandidaten, die trotz der erforderlichen analytischen Fähigkeiten Schwierigkeiten haben, einen Job zu finden.“ Natassha Selvaraj denkt über die Veränderungen nach, die sie seit ihrem Begin als Datenanalystin im Jahr 2020 bei der Einstellung beobachtet hat, und gibt hilfreiche Tipps für Bewerber, die ihren Ansatz aktualisieren möchten, um sich im aktuellen Umfeld abzuheben und erfolgreich zu sein. - Ihr Weg zum Erfolg: So können Sie ein Praktikum im Bereich Machine Studying und Knowledge Science ergattern
Den Fuß in die Tür zu bekommen, ist oft der schwierigste Schritt auf jedem Karriereweg – und das gilt umso mehr auf einem hart umkämpften Arbeitsmarkt. Nachdem ich vor ein paar Jahren zwei Praktika absolviert hatte, Sara Nóbrega verfügt über aktuelle Erfahrungen aus erster Hand, wie diese anfängliche Barriere überwunden werden kann, und gibt diese in einem umfassenden, intestine strukturierten Leitfaden für Praktikumssuchende weiter. - Als einzelner Datenwissenschaftler um Suggestions bitten
Auch wenn Sie bereits mehrere Jahre im Berufsleben stehen, gibt es immer noch Möglichkeiten, sich weiterzuentwickeln – und bessere Kommunikationsgewohnheiten mit Kollegen auf allen Ebenen des Unternehmens zu entwickeln. José Parreño bietet detaillierte Hinweise für einzelne Mitwirkende, die konstruktives, wertvolles und spezifisches Suggestions erhalten möchten, und umfasst einige Dutzend Beispielaufforderungen, die Sie an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen können. - Knowledge Science-Groups zum Erfolg führen
Veränderte Fristen, multidisziplinäre Teammitglieder, technische Komplexität … Die Leitung eines Knowledge Science-Projekts beinhaltet die Überwachung zahlreicher beweglicher Teile. Hans Christian Ekne Wie er erklärt, gibt es eine Reihe von Techniken, die ein Supervisor anwenden kann, damit alles reibungslos läuft: „Der Schlüssel zur Bewältigung dieser Probleme liegt im Verständnis der Fähigkeiten, Schwächen und Stärken der einzelnen Teammitglieder, in einer guten Planung und in der Konzentration auf die Zielerreichung.“