2025年にデータサイエンスフレッシュを雇用する上位13社

データサイエンスキャリア：2024年の成功のためのトップ企業とヒント

最近のデータサイエンス卒業生と多国籍企業（MNC）を目指している最終年のエンジニアリング学生には、多くの選択肢があります。このガイドは、2024年にデータサイエンスの新入生を雇用する大手企業を強調し、スキルの復習とインタビューの準備アドバイスを提供します。

重要なテイクアウト：

• この記事では、ハイテクジャイアンツ（Amazon、Google、Microsoft）や著名な企業（EY、JPMorgan Chase、PWC、Databricks、IBM）を含むトップの雇用主が、有望なスタートアップ（Mathworks、Arya.ai、Rephrase.ai、Yellow.ai、nirmai）とともに特集しています。
• 統計、プログラミング（Python、Pandas、Numpy、Scikit-Learn）、機械学習アルゴリズム、データの前処理技術、モデル評価メトリック、およびSQLの基礎をカバーする、必須データ科学の概念の簡潔なレビューが含まれています。
• 雇用の見通しを改善するための戦略が議論され、履歴書の構築、実務経験、ネットワーキング、インタビューの準備、業界の動向に最新の状態を維持し、高度な教育の機会を探ることを強調します。

データサイエンススキルリフレッシャー：

このセクションでは、インタビューの準備のための簡単なレビューを提供します。

1. コア統計概念：平均、中央値、モード、分散、確率、仮説検査、p値、相関と因果関係。
2. プログラミングの習熟度： Pythonの基本（データ構造、機能、オブジェクト指向プログラミング）、必須ライブラリ（Pandas、Numpy、Scikit-Learn）、データ操作およびクリーニング。
3. 機械学習の基礎：監視対象と監視されていない学習、一般的なアルゴリズム（線形/ロジスティック回帰、決定ツリー、k-means）、過剰適合/過小視、列車テストの分割、交差検証。
4. データ前処理手法：欠損値の処理、機能スケーリング、1ホットのエンコーディング、ラベルエンコーディング。
5. モデル評価：キーメトリック（精度、精度、リコール、F1スコア、ROC-AUC）、混乱マトリックスの解釈。
6. SQL Essentials： SELECT 、 WHERE 、 GROUP BY 、clauses JOIN 。
7. インタビューの質問の準備：過去のプロジェクトを説明し、データサイエンスワークフローの概要を説明し、倫理的な考慮事項に対処します。履歴書を徹底的に確認してください。

データサイエンスの新入生を雇うトップ企業：

次の企業は、エントリーレベルのデータサイエンティストを積極的に採用しています。

（詳細な会社の説明、職務リンク、給与の期待は、元の記事で提供されており、ここで簡単に再挿入できます。）

• 1。アマゾン
• 2。Google（アルファベット）
• 3。マイクロソフト
• 4。ey
• 5。JPMorganChase＆Co。
• 6。PWC
• 7。DataBricks
• 8。IBM

有望なデータサイエンススタートアップ：

• 9。Mathworks
• 10。Arya.ai
• 11。Rephrase.ai
• 12。yellow.ai
• 13。ニルマイ

データサイエンスの役割を確保するためのヒント：

• 魅力的な履歴書を作成する：技術能力、プロジェクト、インターンシップ、および認定を紹介します。各求人アプリケーションに合わせて調整します。
• 実践的な経験を積む：現実世界のプロジェクト（インターンシップ、フリーランスの仕事、個人プロジェクト）を引き受けます。
• ネットワークは戦略的に：業界イベントに参加し、専門家グループ（LinkedIn）に参加し、専門家とつながります。
• インタビューの準備：コーディングの課題（LeetCode、Hackerrank）を練習し、プロジェクトと経験について話し合います。
• 情報に留まってください：ニュース、ブログ、ウェビナーを通じて業界の動向についていく。
• 高度な教育を検討してください：資格を強化するために、さらなる教育または認定を探索してください。

結論：

データサイエンス雇用市場は、新卒者に多くの機会を提供します。スキル開発、実務経験、効果的な就職活動戦略に焦点を当てることにより、トップ企業にやりがいのある地位を獲得する可能性を大幅に向上させることができます。

以上が2025年にデータサイエンスフレッシュを雇用する上位13社の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。