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Kaggle对于数据岗位求职者有什么用?

Kaggle是计算机科学、分析师、数据科学领域专业人士的重要数据库。Kaggle 来自谷歌,可以让你在数据分析、机器学习中使用大量 Python 和 R 代码,构建各种类型的作品集,还可以参加各个方面的培训课程,你甚至还可以通过在比赛中获胜来获得奖励。

Kaggle 上有机器学习、Python、R 编程和分析等方面的多门课程。所有课程都需要上手学习,你可以学习如何编写代码,并将其用于分析。同时,许多公司和个人会在 Kaggle 网站上上传他们的数据集,并邀请人们对其进行分析和机器学习,以寻求解决方案。当人们看到你的作品(这种情况下你应该把你的作品公开)并对其进行投票时,Kaggle 会给你更高的排名,这也会给你更多奖牌。随着排名的上升,你的技能对于寻找数据科学家、ML 工程师或分析师的公司来说会变得更加突出。很多公司在看了你的Kaggle项目后,还会向你抛出橄榄枝。

Kaggle 中的作品包括了分析案例研究、机器学习模型、自提供数据集和讨论等等,所有参与者都会根据他们的贡献水平,被kaggle从新手(Novice)到大师级(Grand Master)进行排名。

AI聘-独家数据类岗位追踪

我们来看一下进入2022年10月第2周,AI聘团队对于北美数据类岗位的每日发布情况的追踪数据:

  • Data Analyst 数据分析师平均周中日更岗位数量达到19733,比前一周日均减少了340个岗位;降幅1.69%;
  • Business Analyst 商业分析师达到4633,比前一周日均增加了65个岗位;增幅1.42%;
  • Product Analyst 产品分析师达到3864,比前一周日均减少了121个岗位;降幅3.04%;
  • Marketing Analyst营销分析师达到3602,比前一周日均增加了153个岗位;增幅4.24%;
  • Data Scientist 数据科学家达到16820,比前一周日均减少了300个岗位;降幅1.75%;

数据类岗位上一周整体数量与前一周基本持平,浮动幅度较小,属于正常波动,虽然一直有冷冻招聘和裁员的消息传出,但是整体岗位资源还是比较稳定,有求职需求的小伙伴,可以继续抓紧时间进行申请。

如何写出一份引人注目的数据分析师简历

May 07, 2022

数据分析师必须使用各种技能和工具为他们的企业提供准确的(通常是大量的)数据集分析。这是一份要求很高的工作,但也是一份薪酬很高的工作。

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根据CompTIA分析的美国劳工统计局(BLS)最新数据,3月份的科技失业率仍然稳定在2.2%。与此同时,技术职位的数量环比增加了76,546个,总计316,000个。

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