As entrevistas podem ser estressante, mesmo para o melhor de nós. A meta para uma entrevista não é torná-lo livre de estresse, mas para ser preparado para que você pode conseguir o emprego. Como se preparar para uma entrevista de big data irá variar de emprego em emprego. Então, considere as seguintes dicas para certifica-se de que você está preparado para sua próxima entrevista de trabalho grande de dados:
Conheça o seu público. Quando você entrevista com uma empresa, você precisa saber o máximo sobre essa empresa quanto possível - não apenas o que eles fazem, mas a sua história, a capacidade financeira e cultura. Você pode aprender muito deste através da leitura do último ano ou dois de relatórios da empresa ganhos, relatórios de acionistas, ou 10k. O 10k é um depósito obrigatório para todas as empresas de capital aberto e pode ser encontrado na maioria dos sites que mostram os preços das ações. Olhar através de sites como o Porta de vidro e Cofre para ver o que já foi dito sobre como trabalhar lá ou entrevistando lá.
Conheça a sua história. Se você é midcareer e mudando para uma tarefa de dados grande, o que levou a essa decisão? Se você é um graduado novo, o que atraiu você sobre big data? Os entrevistadores querem saber mais do que apenas o que o seu r # 233 de soma # 233- diz. O que você impulsiona e motiva você? preparar um elevator pitch (Uma história ou convincente narrativa você pode se comunicar em menos de dois minutos) sobre o porquê você é atraído para uma tarefa de dados grande.
Se você conhecer o seu público, você pode trabalhar isso em seu campo. Esta parte da entrevista ajuda a estabelecer profundidade por trás de suas respostas. Sua história é uma parte da sua marca pessoal que você construiu através de sua experiência, r # 233 de soma # 233- e perfil online. A narrativa de como você chegou no banco de entrevistas é uma parte de sua história e marca pessoal.
Vestido para o sucesso. Muitas empresas progressistas hoje têm códigos de vestimenta não tradicionais. Nos Estados Unidos, vestido aceitável varia muito, dependendo da parte do país ou da indústria. Descobrir o que o padrão é na empresa onde você está entrevistando e vestir um passo acima disso. Por exemplo, se jeans e T-shirts são normal, vêm em um casaco desportivo. Se business casual é padrão, um empate seria apropriado. trabalhos de dados grandes não são sobre como você olha, mas os gerentes de contratação pode construir um viés sobre a sua capacidade de entregar resultados de impressões visuais.
Tem respostas padrão pronto. Os entrevistadores estarão olhando para ver se você é tecnicamente competente em grandes dados e um bom ajuste cultural. Ter preparado, não excessivamente ensaiada, respostas às perguntas mais comuns. Tecer a sua história e marca pessoal em suas respostas. Conhecer seu público também significa saber o que eles estão procurando em suas respostas. Se a empresa que você está entrevistando com valores pensamento criativo, certifique-se de suas respostas refletem o modo como você é um pensador criativo.
Finalmente, certifique-se de dar detalhes. Muitas perguntas começam com # 147 Conte-me sobre um tempo quando você. . . . # 148- resposta com os recentes exemplos, específicos. Se não for possível, recorrer a uma história ou exemplo que está relacionado com o valor que eles estão tentando identificar em você.
Faça boas perguntas. Você deve ter perguntas para o entrevistador. Pense em três a cinco boas perguntas que você pode perguntar. Algumas perguntas podem se formar durante sua entrevista, e isso é bom também.
Se você quer ser como todos os outros, fazer o que todo mundo faz. Evite perguntas comuns, como, # 147 Você gosta de trabalhar aqui? # 148- Esta é uma oportunidade para que você continue contando a sua história. Por exemplo, você pode ser especialmente habilidoso aprendizagem de novas tecnologias em seu próprio país. Você pode perguntar: # 147 Qual é o processo de integração como para novos analistas de dados grandes? # 148-, sabendo que a empresa que você está entrevistando para uma inicialização e, por isso, não susceptível de ter um programa de treinamento rico. Isso lhe dá uma oportunidade de mostrar a sua capacidade de ser um self-starter.
Teste para o sucesso. Muitos postos de trabalho para big data vai exigir teste técnico em torno de linguagens de programação ou a lógica em geral. Faça sua pesquisa sobre o que a empresa faz. Você certamente pode pedir ao seu ponto de contato antes de chegar lá para que você possa se preparar. Algumas empresas de consultoria vai testar não só o seu conhecimento de programação, mas também o seu QI. Muitas empresas, e não apenas de gestão queridos consultoria, vai lhe dar estudos de caso. Os estudos de caso são cenários de negócios ou técnicos com problemas de negócios ou técnicos utilizados para testar como a enquadrar problemas e resolvê-los em uma situação sensível ao tempo.
Prática, prática, prática. entrevistas Big Data vai sondar a sua capacidade técnica ou aptidão, experiência e adequação cultural. Você pode criar um conjunto de entrevista padrão de perguntas e dar-lhes a um amigo para praticar com você. Se você realmente quiser levá-lo para o próximo nível, o vídeo da sessão. Embora possa ser difícil de observar a si mesmo no filme você vontade descobrir coisas para melhorar.
Acompanhamento. Após a entrevista é longo, enviar uma nota pessoal de agradecimento ao entrevistador. Em muitos casos, você está sendo entrevistado por uma equipe de pessoas. Se for esse o caso, enviar uma nota para o principal ponto de contato. notas manuscritas são sempre melhor do que electrónica, mas um e-mail é bom se isso é tudo o que você pode fazer.
Uma nota final sobre follow-up: Seja paciente. Não escreva e chamar cada dois dias. Eles vão voltar com você, se eles querem que você. Como você encerrar suas entrevistas, pergunte o que as etapas de acompanhamento e cronograma são. Se eles dizem duas semanas, não começar a perguntar sobre os próximos passos até duas semanas ter acontecido. A excepção a esta regra é se você tem uma outra oferta com uma restrição de tempo. Os gerentes de contratação não quer perder um bom candidato e apreciar ouvir sobre quaisquer ofertas concorrentes que possa ter.
Conseguir um emprego hoje em dia é muito mais do que apenas ir à escola, preparar o seu r # 233 de soma # 233-, e se candidatam a empregos. O mercado de trabalho é extremamente competitivo, mesmo para campos de alto crescimento como big data. Um elemento-chave para encontrar o seu trabalho perfeito é construir sua marca pessoal. Isso pode ser difícil - isso requer um monte de auto-reflexão e respostas a perguntas que só você pode proporcionar.
Aqui estão algumas coisas fundamentais que você deve considerar ao estabelecer sua marca como profissional de dados grande:
Criar uma declaração de missão. trabalhos de dados grandes são sobre a descoberta de grandes idéias. Qual é a grande idéia para a sua vida? Criar uma declaração de missão para sua vida e anotá-la. A pesquisa mostra que é mais provável para realizar seus objetivos se você anotá-las. As declarações de missão permitem que você para orientar suas escolhas futuras, bem como ajudá-lo curso correto se você ficar fora de pista.
Por exemplo, uma visão excessivamente simples poderia ser, # 147-I gostaria de permitir que outros a ter uma vida mais saudável. # 148- Então, como você pensa sobre o seu caminho de dados grande, você pode ser atraídos para empregos na área da saúde ou ciências da vida. Se você se encontra em finanças ou serviços bancários e depois de alguns anos parecia insatisfeito, você pode identificar o porquê e curso correto. Este é o princípio orientador para a sua marca pessoal. Ele pode sair em suas entrevistas, R # 233 de soma # 233-, escrita e perfis online.
Conjunto objetivos profissionais. Quebre a sua declaração de visão em objetivos profissionais específicas. Mais uma vez, ser específico e anotá-las. Não se trata de visualizar o seu futuro e esperando que o universo está puxando para você. Ao contrário, é uma abordagem pragmática que lhe permite medir o progresso e ajustar, se você sair dos trilhos. Pode ser importante para a sua marca para ir para uma escola bem conhecida ou trabalhar para uma empresa de tecnologia reconhecida. Você pode ter metas em torno títulos específicos ou funções de trabalho. Anote-as, e trabalhar para trás em como você está indo para lá chegar.
Outro objetivo pode ser que você quer ser conhecido por uma coisa específica ou um especialista em uma determinada área. Em big data, isto é particularmente útil. Você pode ter uma meta para ser um perito em Hadoop ou MongoDB. Definir isso como um objetivo e deixe suas atividades conduzir essa marca.
Conjunto objetivos pessoais. Marca vai além de objetivos apenas profissionais. Tire um tempo para definir metas pessoais. Será que os seus objetivos profissionais permitem que seus objetivos pessoais?
Determinar onde sua marca é agora. Talvez o aspecto mais importante da construção de sua marca é estar consciente de onde ele está hoje. Como as pessoas vê-lo? O que você tem que trabalhar mais para obter sua marca para onde ele precisa ser? Há duas coisas rápidas e fáceis que você pode fazer para determinar o seguinte:
Pergunte às pessoas. Levá-los a dizer-lhe a sua perspectiva à luz do que você está tentando fazer. Encontrar pessoas que vão ser honesto e não apenas proteger os seus sentimentos.
Fazer uma pesquisa na internet sobre si mesmo. O que surge no LinkedIn, Instagram, Twitter ou Facebook? Ela reflete a marca que você está tentando projetar?
Obter a sua marca on-line em forma. Sua presença online é uma grande parte da marca pessoal. Certifique-se de tomar o tempo para alinhar a sua linha perfis, mensagens e informações para a marca que você está tentando construir. Se você quer ser visto como um perito em big data, são qualquer um dos seus tweets sobre big data ou são todos eles sobre o seu gato?
Trabalhe sua rede. Construção de marca é um processo contínuo e que leva alguns cuidados e alimentação, como um jardim. Uma parte desse processo é passar o tempo dentro de sua rede, fazendo novas conexões e fortalecer os que você já tem. Previsão do tempo: ambas as redes do mundo real, bem como suas redes on-line. Você marca vai aumentar em valor como sua rede cresce em número e intensidade da conexão.