Най-доброто ръководство за намиране на стаж по наука за данни

Като начинаещ в технологиите, вероятно сте намирали за предизвикателство да получите правилния стаж в науката за данни. Въпроси за това към кои фирми да кандидатствате и стъпки за предприемане на чума на новодошлите в технологичната индустрия. За съжаление, това безпокойство не е на място, защото стажовете могат да направят или провалят вашата кариера в науката за данни.

Знанието е сила, така че познаването на няколко стратегически стъпки може да ви осигури първия стаж в науката за данни за нула време. Тук ще научите къде да търсите стажове, изисквания и солидни съвети за получаване на стаж по наука за данни. Продължете да четете, за да откриете повече.

Какво представлява стажът за наука за данни?

Стажът в областта на науката за данни е всяка програма, в която начинаещ в науката за данни може да получи практически опит, да практикува уменията си и ясно да разбере обхвата на областта. Обикновено трае около три до четири месеца, но някои може да продължи до една година, в зависимост от организацията.

Като стажант по наука за данни ще работите с по-опитни професионалисти, за да извличате, анализирате и съпоставяте данни и да правите професионални доклади за своите открития. Тези дейности в крайна сметка кулминират в ценен индустриален опит, подходящ за работодателите, освен доброволческата работа или действителните работни места.

Необходими умения за стаж по наука за данни

Преди да започнете търсенето си, има няколко умения, които трябва да сте заключили на място. Притежаването на тези умения преди изпращане на кандидатури ви дава по-голям шанс да получите стаж за наука за данни.

В допълнение, повечето компании ще изискват от кандидатите да имат известни основни познания, а някои може да дадат тестове, преди да ви приемат. Така че ще видим някои от тях по-долу.

1. Познания по езици за програмиране и скриптове

Въпреки че програмирането не е основна част от науката за данните, то може да ви помогне да визуализирате и управлявате големи, неструктурирани данни. Python е най-често използваният програмен език за наука за данни, но можете да отидете по-далеч с R.

Други езици за наука за данни включват Julia, Matlab, Java, SAS и C++. Не забравяйте обаче, че кандидатствате като стажант; никой не очаква да знаеш всичко от самото начало.

Писането на кодове и алгоритмите за обучение ще помогнат за автоматизирането на някои процеси и подреждането на данни, но това не е единственото необходимо умение за стаж в науката за данни. Ще трябва също така да правите диаграми, да предвиждате модели и правилно да анализирате вашите данни. Тук идват вашите инструменти за наука за данни.

Благодарение на технологията учените по данни вече имат опции за събиране, съпоставяне, почистване и трансформиране на данни. Една от тези опции е Power BI на Microsoft, новаторски софтуер, който трансформира масивни данни в естетични диаграми и табла за управление. За еднакво полезни алтернативи изберете Excel или Tableau.

3. Статистика

Въпреки че може да изглежда обезсърчително, особено ако се обучавате сами, статистиката не е неразширимо препятствие. Познаването на статистиката ще ви позволи да се свържете и анализирате данните си по-ефективно. Някои ключови концепции в науката за данни, като логистична регресия и групиране, са изградени върху статистика и математика.

Фундаменталното разбиране на темата увеличава шансовете ви за събиране на стажове в областта на науката за данни и рисува по-ясна картина на вашата кариера. Имайте предвид, че можете започнете своята кариера в науката за данни без диплома в статистиката, така че не позволявайте това да ви тревожи.

Съвети за получаване на вашия стаж по наука за данни

Какви са следващите стъпки, които трябва да предприемете, за да си осигурите стажове по избор на земя? Усвояването на много умения няма да ви помогне много, ако не ги използвате, така че проучете тези указания по-долу.

1. Работа по лични проекти

Практиката, както се казва, прави перфектния и това важи и за data science. За да бъдете избрани за добри стажове в областта на науката за данни, имате нужда от нещо, което да покажете в автобиографията или портфолиото си, създавайки нужда от лични проекти.

Много сайтове и курсове за уроци имат вградени проекти или задачи, които можете да покажете. Така че, вместо да чакате да стигнете до финалната линия на вашето учебно пътуване, създавайте проекти с всички нови знания, които придобиете. По този начин ще имате разнообразна работа, която да представите, когато сте готови да започнете търсенето си.

2. Създайте автобиография и мотивационно писмо, съвместими с ATS

След като имате готови проекти, следва създаване на автобиография. На пръв поглед това може да изглежда лесно, но привидно дребни грешки могат да ви костват по-късно. Една такава грешка е неученето как да напиша автобиография, подходяща за ATS.

Въпреки че това не е строго свързано с науката за данни, то е не по-малко важно. Привеждането на вашата автобиография в съответствие с ATS гарантира, че тя се откроява сред няколко подобни. Освен това искате да приспособите мотивационното си писмо, за да отговаря на конкретния стаж, вместо да копирате произволна извадка от интернет.

3. Изградете своята мрежа, като посещавате събития за наука за данни и технически семинари

Вашата мрежа е вашата нетна стойност, дори в света на технологиите. Освен вашите приложения, рефералите и препоръките са друг чудесен начин за намиране на стажове в областта на науката за данни.

Една широка мрежа изстрелва до небесата шансовете ви да получите тази щастлива препоръка, а посещаването на събития е надежден метод за изграждане на вашата мрежа. Няма правило да не посещавате нетехнологични събития, но бихте се възползвали повече от мрежа от хора във вашата ниша или свързани области.

4. Обърнете се към стартиращи фирми

В технологичната общност има общо погрешно схващане, че стартиращите компании не се нуждаят от специалисти по данни. Това обаче е едновременно невярно и ограничаващо. Кандидатствайте в по-утвърдени фирми, но не се колебайте да попитате за налични стажове за наука за данни в по-малки компании и стартиращи фирми около вас.

5. Активно използвайте GitHub и Kaggle

GitHub и Kaggle са като еквиваленти на Facebook и Instagram за специалисти по данни. С GitHub можете да съхранявате всякакви кодове, които пишете, и да ги споделяте с мениджъри по наемане на работа и интервюиращи.

От друга страна, Kaggle ви позволява да пишете и споделяте вашите Python и R кодове, да посещавате курсове по анализ и да печелите невероятни награди! И двата сайта имат своите плюсове и минуси, така че зависи от вас да изберете кой да използвате. Към който и да се придържате, налагайте често кодовете си и изградете впечатляващо присъствие.

Къде да намерите стажове за наука за данни

С вашите умения в чантата, солидна автобиография и портфолио и добра мрежа вече отговаряте на условията за стажове за наука за данни. Ето няколко сайта, от които да започнете своя лов.

Няколко фирми и мениджъри по наемане на персонал публикуват налични стажове и възможности за работа на своите страници в LinkedIn. За да се възползвате от това, уверете се, че следвате хора в науката за данни или техническата ниша.

Освен това, като всеки сайт за социални мрежи, LinkedIn е личен сайт за реклама, който всеки професионалист може да използва. Приспособяването на вашите публикации към науката за данни и демонстрирането на вашия напредък в обучението може да предизвика интерес от компании, които искат да предложат стажове в областта на науката за данни.

Този сайт е по-насочен към студенти, така че ако сте студент, този е за вас. Просто се регистрирайте, потърсете „стажове по наука за данни“ и кандидатствайте за всяко, което събуди интереса ви. Най-добрата част за Handshake е, че не се нуждаете от предишен опит, което го прави идеален за начинаещ. Други популярни уебсайтове за намиране на стажове включват Наистина и Стъклена врата.

3. Университетски табла за работа

Ако вашата институция има платформа за обяви за работа, тогава това може да бъде от полза при търсенето на стажове за наука за данни. Също така, изучаването на свързан курс ви дава леко предимство; не се колебайте да се свържете и да правите запитвания от вашите преподаватели и инструктори.

Направете своя мечтан стаж в науката за данни с тези стъпки

Следвайки стъпките по-горе, можете да получите най-добрите стажове в областта на науката за данни, които ще развият кариерата ви с бързи темпове. Правилното обучение е първата стъпка към успешна кариера и има цял свят от тях за начинаещи, в зависимост от вашите предпочитания. Не забравяйте, че те не трябва да бъдат физически; виртуалните стажове в науката за данни също се броят.