Kompletny przewodnik po wylądowaniu na stażu Data Science

Jako początkujący w dziedzinie technologii prawdopodobnie miałeś trudności ze zdobyciem odpowiedniego stażu w dziedzinie nauki o danych. Pytania dotyczące firm, do których należy aplikować, i kroków, które należy podjąć, aby zarazić nowicjuszy w branży technologicznej. Niestety, to zmartwienie nie jest nie na miejscu, ponieważ staże mogą zrujnować lub zrujnować twoją karierę naukową.

Wiedza to potęga, więc znajomość kilku strategicznych kroków może w mgnieniu oka zapewnić Ci pierwszy staż w dziedzinie nauki o danych. Tutaj dowiesz się, gdzie szukać staży, wymagań i solidnych wskazówek, jak uzyskać staż w dziedzinie nauki o danych. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej.

Co to jest staż w dziedzinie nauki o danych?

Staż w dziedzinie nauki o danych to dowolny program, w ramach którego początkujący w dziedzinie nauki o danych może zdobyć praktyczne doświadczenie, ćwiczyć swoje umiejętności i jasno zrozumieć zakres dziedziny. Zwykle trwa około trzech do czterech miesięcy, ale niektóre mogą trwać nawet rok, w zależności od organizacji.

Jako stażysta zajmujący się nauką o danych będziesz współpracować z bardziej doświadczonymi profesjonalistami, aby pobierać, analizować i zestawiać dane oraz tworzyć profesjonalne raporty na temat swoich ustaleń. Działania te ostatecznie kończą się cennym doświadczeniem branżowym istotnym dla pracodawców, oprócz pracy wolontariackiej lub rzeczywistej pracy.

Umiejętności wymagane do stażu Data Science

Zanim rozpoczniesz poszukiwania, musisz mieć kilka umiejętności. Posiadanie tych umiejętności przed wysłaniem aplikacji daje większe szanse na staż w dziedzinie nauki o danych.

Ponadto większość firm będzie wymagać, aby kandydaci posiadali pewną wiedzę podstawową, a kilka z nich może rozwiązywać quizy przed przyjęciem. Więc zobaczymy kilka z nich poniżej.

1. Znajomość języków programowania i skryptów

Chociaż programowanie nie jest podstawową częścią nauki o danych, może pomóc w wizualizacji i zarządzaniu dużymi, nieustrukturyzowanymi danymi. Python jest najczęściej używanym językiem programowania data science, ale możesz pójść dalej z R.

Inne języki nauki o danych to Julia, Matlab, Java, SAS i C++. Pamiętaj jednak, że aplikujesz jako stażysta; nikt nie oczekuje, że będziesz wiedział wszystko od początku.

Pisanie kodów i uczących się algorytmów pomoże zautomatyzować niektóre procesy i uporządkować dane, ale to nie jedyna umiejętność niezbędna na stażu data science. Będziesz także musiał tworzyć wykresy, przewidywać modele i odpowiednio analizować dane. W tym miejscu pojawiają się narzędzia do analizy danych.

Dzięki technologii analitycy danych mają teraz możliwości gromadzenia, zestawiania, czyszczenia i przekształcania danych. Jedną z tych opcji jest Power BI firmy Microsoft, przełomowe oprogramowanie, które przekształca dane masowe w estetyczne wykresy i pulpity nawigacyjne. Aby uzyskać równie przydatne alternatywy, wybierz Excel lub Tableau.

3. Statystyka

Chociaż może to wyglądać zniechęcająco, zwłaszcza jeśli uczysz się samodzielnie, statystyki nie są przeszkodą nie do skalowania. Doświadczenie w statystyce pozwoli Ci skuteczniej odnosić się do danych i analizować je. Niektóre kluczowe koncepcje w nauce o danych, takie jak regresja logistyczna i grupowanie, opierają się na statystyce i matematyce.

Podstawowe zrozumienie tematu zwiększa Twoje szanse na zdobycie stażu w dziedzinie data science i daje wyraźniejszy obraz Twojej ścieżki kariery. Zauważ, że możesz rozpocznij swoją karierę naukową bez dyplomu w statystykach, więc niech cię to nie martwi.

Wskazówki dotyczące zdobycia stażu w dziedzinie nauki o danych

Jakie są kolejne kroki, które należy podjąć, aby zapewnić sobie staże z wyboru ziemi? Uczenie się wielu umiejętności na niewiele się zda, jeśli ich nie użyjesz, więc zapoznaj się z poniższymi wskazówkami.

1. Praca nad projektami osobistymi

Praktyka, jak mówią, czyni mistrza i dotyczy to również data science. Aby zostać wybranym na dobre staże w dziedzinie data science, potrzebujesz czegoś do pokazania w swoim CV lub portfolio, tworząc potrzebę osobistych projektów.

Wiele witryn i kursów z samouczkami ma wbudowane projekty lub zadania, które można zaprezentować. Dlatego zamiast czekać, aż dobiegniesz do mety swojej podróży edukacyjnej, twórz projekty z każdą zdobytą nową wiedzą. W ten sposób będziesz mieć różnorodne prace do zaprezentowania, gdy będziesz gotowy do rozpoczęcia wyszukiwania.

2. Utwórz CV i list motywacyjny zgodny z ATS

Po przygotowaniu projektów następuje tworzenie CV. Na pierwszy rzut oka może się to wydawać łatwe, ale pozornie drobne błędy mogą cię później kosztować. Jednym z takich błędów jest brak uczenia się jak napisać CV przyjazne ATS.

Chociaż nie jest to ściśle związane z nauką o danych, nie jest mniej ważne. Dostosowanie CV do wymogów ATS gwarantuje, że będzie się ono wyróżniać spośród kilku podobnych. Ponadto chcesz dostosować swój list motywacyjny do konkretnego stażu, zamiast kopiować losową próbkę z Internetu.

3. Zbuduj swoją sieć, uczestnicząc w wydarzeniach związanych z nauką o danych i warsztatach technicznych

Twoja sieć to Twoja wartość netto, nawet w świecie technologii. Oprócz aplikacji, rekomendacje i rekomendacje to kolejny świetny sposób na zdobycie stażu w dziedzinie nauki o danych.

Rozległa sieć znacznie zwiększa Twoje szanse na otrzymanie tej szczęśliwej rekomendacji, a uczestnictwo w wydarzeniach to niezawodna metoda budowania sieci. Nie ma zasady zabraniającej uczestniczenia w wydarzeniach niezwiązanych z technologią, ale bardziej skorzystasz na sieci osób z Twojej niszy lub dziedzin pokrewnych.

4. Dotrzyj do startupów

W społeczności technologicznej panuje ogólne błędne przekonanie, że startupy nie potrzebują analityków danych. Jest to jednak zarówno fałszywe, jak i ograniczające. Aplikuj do firm o ugruntowanej pozycji, ale nie wahaj się zapytać o dostępne staże w zakresie nauki o danych w mniejszych firmach i start-upach w Twojej okolicy.

5. Aktywnie korzystaj z GitHub i Kaggle

GitHub I Kaggle są jak odpowiedniki Facebooka i Instagrama dla analityków danych. Dzięki GitHub możesz przechowywać dowolne napisane przez siebie kody i udostępniać je menedżerom ds. rekrutacji i ankieterom.

Z drugiej strony Kaggle pozwala pisać i udostępniać kody Python i R, brać udział w kursach analizy i wygrywać niesamowite nagrody! Obie strony mają swoje wady i zalety, więc wybór należy do Ciebie. Niezależnie od tego, czego się trzymasz, często forsuj swoje kody i buduj imponującą obecność.

Gdzie znaleźć staże Data Science

Dzięki swoim umiejętnościom, solidnemu CV i portfolio oraz dobrej sieci kontaktów kwalifikujesz się teraz na staże w dziedzinie nauki o danych. Oto kilka witryn, od których można rozpocząć polowanie.

Kilka firm i menedżerów ds. rekrutacji publikuje dostępne staże i oferty pracy na swoich stronach LinkedIn. Aby to wykorzystać, upewnij się, że obserwujesz osoby z branży data science lub technologicznej.

Podobnie jak każdy portal społecznościowy, LinkedIn jest osobistą witryną reklamową, z której może skorzystać każdy profesjonalista. Dostosowanie postów do nauki o danych i prezentowanie postępów w nauce może wzbudzić zainteresowanie firm, które chcą oferować staże w dziedzinie nauki o danych.

Ta strona jest bardziej skierowana do studentów, więc jeśli jesteś studentem, ta strona jest dla Ciebie. Po prostu zarejestruj się, wyszukaj „staże związane z nauką o danych” i aplikuj na dowolne, które wzbudzą Twoje zainteresowanie. Najlepsze w Handshake jest to, że nie potrzebujesz wcześniejszego doświadczenia, co czyni go idealnym dla początkujących. Inne popularne strony internetowe do wyszukiwania praktyk włączać Rzeczywiście I Szklane drzwi.

3. Uniwersyteckie Rady Pracy

Jeśli Twoja instytucja ma platformę do publikowania ofert pracy, może to być korzystne w poszukiwaniu staży związanych z nauką o danych. Ponadto studiowanie pokrewnego kursu daje ci niewielką przewagę; zachęcamy do kontaktu i zadawania pytań profesorom i instruktorom.

Zdobądź wymarzony staż w Data Science, wykonując te kroki

Postępując zgodnie z powyższymi krokami, możesz zdobyć najlepsze staże w zakresie analizy danych, które przyspieszą rozwój Twojej kariery. Właściwy trening to pierwszy krok do udanej kariery, a dla początkujących jest ich całe mnóstwo, w zależności od preferencji. Pamiętaj, że nie muszą być fizyczne; liczą się również wirtualne staże w dziedzinie nauki o danych.