Entrevista de trabajo de científico de datos. (1/3)

Cosas que debes evitar en tu próxima entrevista.

Durante mi participación en entrevistas para científico de datos, he experimentado una variedad de escenarios que han exhibido algunas cosas que usted estimado lector debería tener y otras que no deberían tener si estas interesado en aplicar a entrevistas de científico de datos.

En estas tres publicaciones, discutiremos qué evitar en su próxima entrevista de ciencia de datos (ciertos puntos se puede aplicar a entrevistas que no sean de ciencia de datos).

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A continuación, daré los principales ejemplos que son cosas que debes evitar en tu entrevista, así como qué hacer en su lugar.

Finge saber la respuesta

Una posible razón para fingir saber la respuesta es el miedo al rechazo. Sin embargo, lo contrario es realmente apreciado, es cuando intentas dar una respuesta de acuerdo a lo que realmente sabes. Si dices que simplemente no lo sabes, puede ser una sorpresa para algunos, pero prefiero que alguien diga que no sabe algo que mentir o darle vueltas a la respuesta.

Realmente está bien no saberlo todo y algunos entrevistadores pueden estar simplemente midiendo su conocimiento no para cuestionarlo, sino para saber qué necesitan y de esa manera enseñarle a seguir adelante.

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Además, es bueno saber que ha sido completamente honesto y directo en su entrevista, de modo que cuando llegue el momento en que consiga el trabajo, todas las expectativas se establezcan en su base de conocimientos.

Si demuestra que puede mentir ahora, o fingir ahora, y alguien se entera más tarde, eso podría dejar un mal gusto para el trabajo futuro.

Que no hacer:

  • Mentir o fingir el conocer un tema.

Que debes decir:

  • Puede decir que si sabe esta parte, pero el resto no.
  • Esto es lo que haría cuando no sé la respuesta en un entorno profesional.

En general, encuentro más sincero escuchar a alguien decir: no lo sé.

No creo que sea justo que una persona lo sepa todo. Por supuesto, existe un límite para la cantidad de “yo no sé” , pero en el mundo de la ciencia de datos, hay tanta superposición entre el análisis de datos, la ingeniería de datos, la ingeniería de software, el aprendizaje automático y la ciencia de datos en sí misma que simplemente está bien decir: No conozco todos los conceptos, bibliotecas o habilidades.

Nota: esta podría ser solo mi preferencia, pero creo que la honestidad y la transparencia pueden ser de gran ayuda y es algo en lo que creo que todos estamos siempre trabajando.

Gracias por llegar hasta aquí.

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Data Analyst | Speaker | CodeOrDie | Human Resource

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