Полное руководство по прохождению стажировки по науке о данных

Как новичок в области технологий, вам, вероятно, было сложно получить подходящую стажировку по науке о данных. Вопросы о том, в какие фирмы следует обращаться, и о том, как действовать, досаждают новичкам в технологической отрасли. К сожалению, это беспокойство неуместно, потому что стажировки могут сделать вашу карьеру в науке о данных или разрушить ее.

Знание — сила, поэтому, зная несколько стратегических шагов, вы сможете быстро получить первую стажировку по науке о данных. Здесь вы узнаете, где искать стажировки, требования и полезные советы для прохождения стажировки по науке о данных. Продолжайте читать, чтобы узнать больше.

Что такое стажировка по науке о данных?

Стажировка по науке о данных — это любая программа, в которой новичок в науке о данных может получить практический опыт, отработать свои навыки и четко понять масштаб области. Обычно это длится от трех до четырех месяцев, но некоторые могут длиться до года, в зависимости от организации.

Как стажер по науке о данных, вы будете работать с более опытными профессионалами, чтобы получать, анализировать и сопоставлять данные и составлять профессиональные отчеты о своих выводах. Эта деятельность в конечном итоге приводит к ценному отраслевому опыту, имеющему отношение к работодателям, помимо волонтерской работы или реальной работы.

Навыки, необходимые для стажировки по науке о данных

Прежде чем начать поиск, необходимо зафиксировать несколько навыков. Наличие этих навыков до отправки приложений дает вам больше шансов попасть на стажировку по науке о данных.

Кроме того, большинство компаний требуют, чтобы соискатели обладали некоторыми базовыми знаниями, а некоторые могут проводить викторины, прежде чем принять вас. Поэтому мы увидим некоторые из них ниже.

1. Знание языков программирования и скриптовых языков

Хотя программирование не является основной частью науки о данных, оно может помочь вам визуализировать большие неструктурированные данные и управлять ими. Python — наиболее часто используемый язык программирования для обработки данных, но вы можете пойти дальше с R.

Другие языки обработки данных включают Julia, Matlab, Java, SAS и C++. Однако помните, что вы подаете заявку в качестве стажера; никто не ожидает, что вы будете знать все с самого начала.

Написание кодов и алгоритмов обучения поможет автоматизировать некоторые процессы и упорядочить данные, но это не единственный необходимый навык для стажировки по науке о данных. Вам также нужно будет создавать диаграммы, прогнозировать модели и правильно анализировать ваши данные. Вот тут-то и пригодятся ваши инструменты для обработки данных.

Благодаря технологиям у специалистов по данным теперь есть возможности для сбора, сопоставления, очистки и преобразования данных. Один из этих вариантов Microsoft Power BI, новаторское программное обеспечение, которое преобразует объемные данные в эстетические диаграммы и информационные панели. Для столь же полезных альтернатив выберите Excel или Tableau.

3. Статистика

Хотя это может показаться пугающим, особенно если вы занимаетесь самообучением, статистика не является непреодолимым препятствием. Опыт работы со статистикой позволит вам более эффективно обращаться с данными и анализировать их. Некоторые ключевые концепции науки о данных, такие как логистическая регрессия и кластеризация, основаны на статистике и математике.

Фундаментальное понимание предмета повышает ваши шансы пройти стажировку по науке о данных и дает более четкое представление о вашей карьере. Обратите внимание, что вы можете начните свою карьеру в науке о данных без степени в статистике, так что пусть это вас не беспокоит.

Советы по прохождению стажировки по науке о данных

Какие следующие шаги необходимо предпринять, чтобы обеспечить себе возможность выбора земли для стажировки? Изучение многих навыков не принесет вам много пользы, если вы их не используете, поэтому изучите приведенные ниже указатели.

1. Работа над личными проектами

Практика, как говорится, делает совершенным, и это касается и науки о данных. Чтобы вас выбрали для хорошей стажировки по науке о данных, вам нужно что-то показать в своем резюме или портфолио, что создает потребность в личных проектах.

На многих учебных сайтах и ​​курсах есть встроенные проекты или задания, которые вы можете продемонстрировать. Поэтому вместо того, чтобы ждать, пока вы доберетесь до финиша своего учебного пути, создавайте проекты, используя любые новые знания, которые вы приобретете. Таким образом, у вас будет разнообразная работа, которую вы сможете представить, когда будете готовы начать поиск.

2. Создайте ATS-совместимое резюме и сопроводительное письмо

После того, как у вас есть готовые проекты, следует создать резюме. На первый взгляд может показаться, что это легко, но, казалось бы, незначительные ошибки могут дорого стоить вам позже. Одна из таких ошибок — неспособность учиться как написать ATS-дружественное резюме.

Хотя это не связано строго с наукой о данных, это не менее важно. Соответствие вашего резюме требованиям ATS гарантирует, что оно будет выделяться среди нескольких похожих. Кроме того, вы хотите адаптировать свое сопроводительное письмо к конкретной стажировке, а не копировать случайный образец из Интернета.

3. Создайте свою сеть, посещая мероприятия по науке о данных и технические семинары

Ваша сеть — это ваш собственный капитал, даже в мире технологий. Помимо ваших заявлений, направления и рекомендации — еще один отличный способ пройти стажировку в области науки о данных.

Обширная сеть знакомств резко увеличивает ваши шансы получить эту счастливую рекомендацию, а посещение мероприятий — надежный способ создания вашей сети. Нет правил, запрещающих посещать мероприятия, не связанные с технологиями, но вы получите больше пользы от сети людей в вашей нише или смежных областях.

4. Обратитесь к стартапам

В техническом сообществе распространено заблуждение, что стартапам не нужны специалисты по данным. Однако это одновременно неверно и ограничивает. Подавайте заявки в более авторитетные фирмы, но не стесняйтесь спрашивать о доступных стажировках по науке о данных в небольших компаниях и стартапах вокруг вас.

5. Активно используйте GitHub и Kaggle

Гитхаб и Каггл подобны Facebook и Instagram для специалистов по обработке и анализу данных. С помощью GitHub вы можете хранить любые написанные вами коды и делиться ими с менеджерами по найму и интервьюерами.

С другой стороны, Kaggle позволяет вам писать и делиться своими кодами Python и R, проходить курсы по анализу и выигрывать потрясающие призы! Оба сайта имеют свои плюсы и минусы, поэтому вам решать, какой из них использовать. Что бы вы ни придерживались, чаще применяйте свои коды и создайте впечатляющее присутствие.

Где найти стажировки по науке о данных

С вашими навыками в багаже, солидным резюме и портфолио, а также хорошей сетью контактов вы теперь имеете право на стажировку по науке о данных. Вот несколько сайтов, чтобы начать охоту.

Некоторые фирмы и менеджеры по найму размещают информацию о доступных стажировках и вакансиях на своих страницах в LinkedIn. Чтобы воспользоваться этим, убедитесь, что вы следите за людьми в области науки о данных или в технической нише.

Кроме того, как и любая социальная сеть, LinkedIn — это сайт личной рекламы, который может использовать каждый профессионал. Адаптация ваших постов к науке о данных и демонстрация вашего прогресса в обучении может вызвать интерес у компаний, желающих предложить стажировки по науке о данных.

Этот сайт больше ориентирован на студентов колледжей, поэтому, если вы студент, этот сайт для вас. Просто зарегистрируйтесь, введите в поиск «стажировки по науке о данных» и подайте заявку на любую интересующую вас программу. Самое приятное в Handshake то, что вам не нужен предыдущий опыт, что делает его идеальным для новичка. Другие популярные сайты для поиска стажировок включать Действительно и Стеклянная дверь.

3. Доски объявлений о вакансиях университетов

Если в вашем учреждении есть платформа для размещения объявлений о вакансиях, это может быть полезно при поиске стажировки в области обработки данных. Кроме того, изучение родственного курса дает вам небольшое преимущество; не стесняйтесь обращаться и делать запросы от ваших профессоров и преподавателей.

Получите стажировку по науке о данных своей мечты с помощью этих шагов

Следуя описанным выше шагам, вы сможете пройти лучшую стажировку по науке о данных, которая будет способствовать стремительному развитию вашей карьеры. Надлежащее обучение — это первый шаг к успешной карьере, и для новичков их существует множество, в зависимости от ваших предпочтений. Помните, они не обязательно должны быть физическими; также учитываются виртуальные стажировки по науке о данных.