С каждым новым оффером, я всё больше прихожу к убеждению, что самое эффективное - это, как можно чаще, ходить на собесы. Даже если не ищешь сейчас работу. Даже если знаешь что откажешься от оффера. Если чувствуешь что собес сложный - лучше идти. Потому что узнать какие мерзкие вопросы сейчас модно задавать или на чём тебя легко завалить лучше всего, пока тебе результат собеса не так важен. Чтобы собеседуясь в компанию мечты, никаких подводных камней для тебя не было. В целом дальше можно не читать, потому что никакие советы практики не заменят

Но если интересно, вот ещё несколько советов:

1. Подготовьте сильное резюме и портфолио

Резюме: Убедитесь, что ваше резюме отражает ключевые навыки и достижения. Включите конкретные проекты, в которых вы использовали аналитические навыки, и укажите результаты, которых вы достигли (например, улучшение показателей на 20%). Портфолио: Создайте онлайн-портфолио с примерами ваших работ. Это может быть GitHub, личный веб-сайт или платформа типа Kaggle. Демонстрируйте реальные проекты, чтобы потенциальные работодатели могли увидеть ваш опыт в действии.

2. Развивайте навыки и обучайтесь новому

Курсы и сертификаты: Пройдите онлайн-курсы по аналитике данных, SQL, Python, R и другим важным инструментам. Платформы вроде Coursera, edX и Udemy предлагают множество курсов с сертификатами. Практика: Участвуйте в соревнованиях по анализу данных на Kaggle или других платформах. Это отличный способ прокачать навыки и получить практический опыт.

3. Стройте сеть контактов

LinkedIn: Используйте LinkedIn для нетворкинга. Да-да, он в разы эффективнее сетки, по крайней мере пока. Подпишитесь на лидеров индустрии, присоединяйтесь к профессиональным группам и участвуйте в обсуждениях. Не стесняйтесь отправлять запросы на добавление в сеть и сообщения людям, работающим в интересующих вас компаниях. Мероприятия и митапы: Посещайте профессиональные конференции, семинары и митапы по аналитике данных. Это отличные возможности для налаживания связей и получения информации о вакансиях.

4. Тщательно готовьтесь к собеседованиям

Технические вопросы: Готовьтесь к техническим вопросам и задачам. Практикуйтесь в решении задач на LeetCode, HackerRank и других платформах. Освежите знания в SQL, статистике и машинном обучении. Поведенческие вопросы: Подготовьте ответы на поведенческие вопросы, используя метод STAR (Ситуация, Задача, Действие, Результат). Это поможет структурировать ваши ответы и показать работодателю ваш подход к решению проблем.