Поиск работы на должности Аналитика данных в Google Cloud BigQuery с помощью LinkedIn

Изучение вакансий

Я решил попробовать свои силы в поиске работы на должности Аналитика данных в Google Cloud BigQuery, используя LinkedIn. Первым шагом было изучение вакансий. Я зашел на LinkedIn и ввел в строку поиска “Google Cloud BigQuery Data Analyst”. LinkedIn предложил множество вариантов, среди которых я отфильтровал те, что соответствовали моим требованиям по опыту и месту работы. Например, мне хотелось бы работать в Санкт-Петербурге, поэтому я выбрал соответствующий фильтр. Кроме того, я обратил внимание на компании, которые активно используют Google Cloud BigQuery, такие как OWOX (или нативная выгрузка GA4), а также изучил предложения от компаний, которые используют BigQuery для построения сквозной аналитики. В результате я составил список из нескольких компаний, которые заинтересовали меня. На сайте каждой компании я ознакомился с описанием вакансий, чтобы понять, какие навыки и опыт ценятся у работодателей.

Создание профиля

После изучения вакансий я решил оптимизировать свой профиль на LinkedIn для поиска работы в сфере анализа данных с использованием Google Cloud BigQuery.
Я начал с обновления заголовка профиля, сделав акцент на своих ключевых навыках, таких как “Аналитик данных”, “Google Cloud BigQuery”, “SQL”, “Big Data Analytics”, “Data Warehousing”, “Data Science”.
В разделе “Опыт работы” я подробно описал свои предыдущие проекты, которые были связаны с анализом данных, особенно подчеркивая опыт работы с Google BigQuery. Я добавил информацию о том, как я использовал BigQuery для анализа больших объемов данных, для построения сквозной аналитики, для создания отчетов и дашбордов.
Я также добавил ключевые слова, которые часто встречаются в вакансиях Data Analyst в Google Cloud BigQuery, в свой раздел “Навыки”.
Я не забыл добавить информацию о своих сертификатах и курсах, которые я прошел по анализу данных и Google Cloud.
Кроме того, я добавил ссылки на свои работы на GitHub, чтобы потенциальные работодатели могли оценить мои навыки программирования и опыт работы с BigQuery.
В разделе “Рекомендации” я попросил своих бывших коллег оставить отзывы о моей работе и профессиональных качествах.
Я также убедился, что мой профиль на LinkedIn был завершен на 100%, чтобы максимально увеличить шансы на получение приглашений на собеседование.
Я старался сделать свой профиль на LinkedIn максимально привлекательным для рекрутеров, чтобы они могли легко понять, что я обладаю необходимыми навыками и опытом для работы Аналитика данных в Google Cloud BigQuery.
Важно помнить, что ваш профиль на LinkedIn – это ваше онлайн-резюме, которое должно быть актуальным, полным и привлекательным.

Выделение ключевых навыков

Осознавая, что поиск работы на должность Аналитика данных в Google Cloud BigQuery с помощью LinkedIn требует четкого выделения ключевых навыков, я уделил этому моменту особое внимание. Проанализировав множество вакансий, я выделил наиболее часто упоминаемые требования:

  • Знание SQL: Я убедился, что в своем профиле я указал, что владею SQL на уровне, позволяющем мне создавать сложные запросы к данным, оптимизировать их производительность, и уверенно использовать различные функции SQL для анализа данных.
  • Опыт работы с Google Cloud BigQuery: Я подробно описал свои проекты, в которых я использовал BigQuery для анализа данных, указав, какие функции BigQuery я использовал (например, запросы, хранение, обработка данных, создание таблиц, визуализация) и какие задачи я решал с его помощью.
  • Опыт работы с большими данными (Big Data): Я отметил в своем профиле свой опыт работы с большими объемами данных, указав, с какими типами данных я работал, какие инструменты для обработки и анализа данных я использовал (Hadoop, Spark, Redshift).
  • Опыт работы с машинным обучением и искусственным интеллектом (Machine Learning & Artificial Intelligence): Я подчеркнул свои знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта, указывая, с какими алгоритмами машинного обучения я работал, какие модели машинного обучения я создавал, как я использовал машинное обучение для решения бизнес-задач.
  • Опыт работы с инструментами визуализации данных (BI): Я указал, с какими инструментами визуализации данных (Data Studio, Power BI, Excel) я работал, какие типы диаграмм и графиков я использовал для представления данных, как я создавал интерактивные дашборды.

Я также добавил информацию о своих сертификатах и курсах, которые я прошел по анализу данных и Google Cloud.

В результате, мой профиль на LinkedIn стал более релевантным для рекрутеров, занимающихся поиском Аналитиков данных в Google Cloud BigQuery, и я получил больше приглашений на собеседование.

Важно помнить, что ваш профиль на LinkedIn должен быть отражением ваших реальных навыков и опыта. Не стоит перечислять навыки, которыми вы не обладаете.

Поиск релевантных компаний

После того, как я оптимизировал свой профиль на LinkedIn, я перешел к поиску релевантных компаний, которые могли бы заинтересоваться моим опытом в области анализа данных с использованием Google Cloud BigQuery. Я использовал различные инструменты LinkedIn для поиска компаний, которые активно применяют BigQuery в своей работе, а также учитывал информацию, полученную при изучении вакансий.

Я обратил внимание на компании, которые упоминают в описании своих вакансий Google Cloud BigQuery, SQL, Big Data Analytics, Data Warehousing, Data Science. Я также использовал LinkedIn для поиска компаний, которые являются партнерами Google Cloud, так как у таких компаний вероятность использования BigQuery намного выше. Я также изучил списки компаний, которые часто публикуют вакансии для Аналитиков данных с опытом работы с BigQuery, например, OWOX (или нативная выгрузка GA4), а также с компаний, которые используют BigQuery для построения сквозной аналитики.

Я также использовал функцию “Поиск людей” на LinkedIn, чтобы найти людей, которые работают в Google Cloud или в компаниях, которые активно используют BigQuery. Я связался с ними с просьбой дать совет по поиску работы в этой сфере, а также узнать больше о том, как используется BigQuery в их компаниях.

В результате, я составил список из нескольких компаний, которые заинтересовали меня. Я записался на несколько вебинаров и конференций по Google Cloud BigQuery, чтобы узнать больше о том, как используется BigQuery в разных отраслях и получить контакты людей, работающих в этой сфере.

Важно помнить, что поиск релевантных компаний — это не быстрый процесс. Нужно уделить этому достойное количество времени, чтобы найти компании, которые действительно соответствуют вашим профессиональным целям.

Создание сети контактов

Поиск работы в сфере анализа данных с использованием Google Cloud BigQuery требует не только отличного резюме, но и хорошей сети контактов. LinkedIn — отличный инструмент для создания сети контактов в любой сфере, в том числе и в IT. Я решил активно использовать LinkedIn для расширения своей сети контактов и поиска возможностей в области анализа данных с Google Cloud BigQuery.

Я начал с поиска людей, работающих в сфере анализа данных с Google Cloud BigQuery, которые могли бы стать моими контактами. Я использовал функцию “Поиск людей” на LinkedIn, указав в критериях поиска ключевые слова, например, “Google Cloud BigQuery”, “Data Analyst”, “Data Scientist”. Я также искал людей, которые работают в компаниях, которые активно используют BigQuery.

Я обращал внимание на профили людей, которые имели опыт работы с BigQuery, а также на профили людей, которые публиковали статьи или выступали на конференциях по теме BigQuery. Я также использовал функцию “Подписаться” на LinkedIn, чтобы получать новости и обновления от людей, интересующихся BigQuery.

Я также активно использовал LinkedIn для участия в разных мероприятиях, связанных с Google Cloud BigQuery, например, вебинарах, конференциях, онлайн-форумах. На таких мероприятиях я имел возможность познакомиться с людьми из разных компаний и отраслей, узнать больше о том, как используется BigQuery в разных сферах, и завязать новые контакты.

Я также не забыл о том, что LinkedIn — это не только платформа для поиска работы, но и отличный инструмент для обмена опытом и знаниями в сфере анализа данных. Я старался активно участвовать в дискуссиях в LinkedIn по теме BigQuery, публиковать свои статьи и комментировать статьи других пользователей.

Важно помнить, что создание сети контактов — это не быстрый процесс. Нужно уделять время этому регулярно, чтобы построить прочные связи с людьми из вашей сферы.

Подача резюме

После того, как я закончил с созданием сети контактов и провел некоторое время в изучении релевантных компаний, пришло время подать резюме. Я решил использовать LinkedIn как платформу для подачи резюме, так как у него есть несколько преимуществ. Во-первых, многие компании используют LinkedIn для поиска кандидатов, и мой профиль уже был оптимизирован для поиска работы в сфере анализа данных с Google Cloud BigQuery. Во-вторых, LinkedIn позволяет подать резюме непосредственно через профиль, что упрощает процесс подачи заявки.

Я просмотрел вакансии на LinkedIn и выбрал те, которые соответствовали моему опыту и интересам. Для каждой вакансии я создал отдельное резюме, в котором я указал свой опыт работы с Google Cloud BigQuery, свои навыки в области анализа данных и машинного обучения, а также свои знания SQL и других релевантных инструментов. Я также указал свои достижения и проекты, в которых я использовал BigQuery и другие инструменты для анализа данных.

В каждом резюме я старался указать ключевые слова, которые встречаются в описании вакансии, чтобы увеличить шансы на то, что мое резюме будет замечено рекрутером. Я также проверил резюме на ошибки и убедился, что оно читабельно и привлекательно.

Я подал резюме через LinkedIn на несколько вакансий и получил отклик от некоторых компаний. В некоторых случаях меня приглашали на собеседование.

Важно помнить, что резюме — это ваш первый впечатление о вас как о кандидате. Оно должно быть актуальным, полным и привлекательным.

Вот как выглядит таблица:

Название компании Должность Описание вакансии Ключевые навыки Ссылка на вакансию Статус Контакты Примечания
OWOX Аналитик данных Анализ данных с помощью Google BigQuery, разработка отчетов,
визуализация, построение сквозной аналитики
SQL, Google Cloud BigQuery, Data Studio, Python https://www.owox.com/careers Подал резюме Иван Иванов, менеджер по подбору персонала Связался с Иваном по телефону, обсудили вакансию.
Следующий шаг – собеседование.
Google Data Analyst Анализ больших объемов данных, разработка моделей машинного обучения
для прогнозирования, работа с BigQuery
SQL, Google Cloud BigQuery, Python, Machine Learning https://careers.google.com/jobs/results/ В процессе поиска Изучаю вакансии на сайте Google Careers.
Планирую подать резюме на интересующие позиции.
Яндекс Аналитик данных Разработка отчетов, визуализация данных с помощью Data Studio,
анализ трафика, использование BigQuery
SQL, Google Cloud BigQuery, Data Studio, Google Analytics https://yandex.ru/jobs/ В процессе поиска Изучаю вакансии на сайте Яндекс.Jobs.
Планирую подать резюме на интересующие позиции.

Такая таблица позволяет мне быстро найти необходимую информацию о компании, вакансии или контакте. Я могу отслеживать свой прогресс и принимать решения о следующих шагах в процессе поиска работы.

В дополнение к таблице, я также использую специальные сервисы для отслеживания вакансий и поиска работы, такие как Indeed, HeadHunter и Rabota.ru. Эти сервисы позволяют мне быстро найти новые вакансии, отслеживать их статус и создавать резюме для подачи заявки.

Я также решил создать свой личный блог о Google Cloud BigQuery, в котором я буду делиться своим опытом и знаниями о данном инструменте. Я считаю, что это может помочь мне расширить свою сеть контактов и привлечь внимание рекрутеров.

Важно помнить, что поиск работы — это не быстрый процесс. Нужно быть терпеливым и не опускать руки. Следуйте своей стратегии, активно используйте ресурсы и не забывайте про себя.

Вот как выглядит сравнительная таблица:

Название компании Должность Местоположение Заработная плата Требования к опыту Ключевые навыки Преимущества Недостатки Решение
OWOX Аналитик данных Санкт-Петербург 150 000 – 200 000 рублей Опыт работы с Google Cloud BigQuery, SQL, Data Studio SQL, Google Cloud BigQuery, Data Studio, Python Высокая зарплата, интересные задачи, возможность
профессионального роста, дружный коллектив
Удаленная работа Подал резюме
Google Data Analyst Москва 250 000 – 350 000 рублей Опыт работы с большими данными, SQL, Google Cloud BigQuery,
Machine Learning
SQL, Google Cloud BigQuery, Python, Machine Learning,
Google Analytics
Престижная компания, высокая зарплата, возможность
работы с передовыми технологиями
Высокая конкуренция, возможность
переезда в Москву
Планирую подать резюме
Яндекс Аналитик данных Москва, Санкт-Петербург 180 000 – 250 000 рублей Опыт работы с Google Cloud BigQuery, SQL, Data Studio,
Google Analytics
SQL, Google Cloud BigQuery, Data Studio, Google Analytics,
Python
Стабильная компания, интересные проекты, возможность
работы с большими объемами данных
Конкуренция, возможность
переезда в Москву или Санкт-Петербург
Планирую подать резюме

В этой таблице я указал ключевую информацию о каждой вакансии, включая название компании, должность, местоположение, заработную плату, требования к опыту, ключевые навыки, преимущества и недостатки. В столбце “Решение” я записал свои планы относительно каждой вакансии.

Я также использую сравнительную таблицу для анализа условий работы в разных компаниях. Например, я могу сравнить заработную плату, требования к опыту и ключевые навыки, чтобы определить, какая вакансия более подходит для меня.

Важно помнить, что сравнительная таблица — это инструмент, который помогает структурировать процесс поиска работы. Она не является решающим фактором при выборе вакансии, но может стать отличным инструментом для анализа и сравнения предложений.

FAQ

Поиск работы на должности Аналитика данных в Google Cloud BigQuery с помощью LinkedIn – это непростой, но увлекательный процесс. За время своего поиска я встречал множество вопросов, которые волнуют людей, ищущих работу в этой сфере. Чтобы помочь вам лучше понять процесс поиска работы на LinkedIn и осознать важность Google Cloud BigQuery в современном мире анализа данных, я составил список часто задаваемых вопросов и ответов на них.

Что такое Google Cloud BigQuery и почему он так важен для Аналитиков данных?

Google Cloud BigQuery – это бессерверная, масштабируемая платформа для анализа больших данных. Она использует язык SQL для работы с данными и обеспечивает высокую скорость обработки запросов. BigQuery позволяет Аналитикам данных быстро и эффективно анализировать большие объемы данных, строить модели машинного обучения и создавать интерактивные дашборды. В современном мире BigQuery является одним из ведущих инструментов для анализа данных, и владение навыками работы с ним является отличным преимуществом для любого специалиста в области анализа данных.

Как я могу улучшить свой профиль на LinkedIn, чтобы привлечь внимание рекрутеров, ищущих Аналитиков данных с опытом работы с Google Cloud BigQuery?

Ваши ключевые навыки должны быть четко указаны в заголовке вашего профиля. Добавьте в свой опыт работы конкретные примеры проектов, в которых вы использовали BigQuery. Не забывайте о ключевых словах, которые используют рекрутеры при поиске кандидатов в области анализа данных. Добавьте информацию о своих сертификатах и курсах по анализу данных и Google Cloud.

Как я могу найти релевантные компании, которые ищут Аналитиков данных с опытом работы с Google Cloud BigQuery?

Используйте LinkedIn для поиска компаний, которые упоминают в описании своих вакансий Google Cloud BigQuery. Попробуйте найти компании, которые являются партнерами Google Cloud, так как у таких компаний вероятность использования BigQuery намного выше. Изучите списки компаний, которые часто публикуют вакансии для Аналитиков данных с опытом работы с BigQuery.

Что я могу сделать, чтобы увеличить свои шансы на получение приглашения на собеседование от компаний, ищущих Аналитиков данных с опытом работы с Google Cloud BigQuery?

Важно не только иметь хороший профиль на LinkedIn, но и активно использовать его для создания сети контактов. Связывайтесь с людьми, работающими в сфере анализа данных с Google Cloud BigQuery, и участвуйте в разных мероприятиях, связанных с данной темой.

Как я могу подготовить свое резюме для подачи заявки на вакансию Аналитика данных в Google Cloud BigQuery?

В своем резюме уделите особое внимание опыту работы с Google Cloud BigQuery. Укажите конкретные примеры проектов, в которых вы использовали BigQuery и достигли успехов. Не забывайте о ключевых словах, которые используют рекрутеры при поиске кандидатов в области анализа данных. Проверьте свое резюме на ошибки и убедитесь, что оно читабельно и привлекательно.

Какие ресурсы я могу использовать для подготовки к собеседованию на должность Аналитика данных в Google Cloud BigQuery?

Изучите документацию Google Cloud BigQuery и пройдите курсы по анализу данных и Google Cloud. Потренируйтесь решать задачи по SQL и анализу данных. Просмотрите вопросы и ответы на собеседованиях для Аналитиков данных в Google Cloud BigQuery.

VK
Pinterest
Telegram
WhatsApp
OK
Прокрутить наверх
Adblock
detector