Ултимативни водич за добијање стажа за науку о подацима

Као почетнику у технологији, вероватно вам је било изазовно да добијете прави стаж за науку о подацима. Питања о томе на које фирме се пријавити и корацима за одвођење куге придошлица у технолошку индустрију. Нажалост, ова брига није наодмет јер стажирање може учинити или прекинути вашу каријеру у области науке о подацима.

Знање је моћ, тако да познавање неколико стратешких корака може да вам обезбеди прву праксу за науку о подацима за кратко време. Овде ћете научити где да тражите стажирање, захтеве и солидне савете за добијање стажирања из науке о подацима. Наставите да читате да бисте открили више.

Шта је стаж за науку о подацима?

Стажирање науке о подацима је сваки програм у којем почетник у науци о подацима може стећи практично искуство, вежбати своје вештине и јасно разумети обим поља. Обично траје око три до четири месеца, али неки могу трајати и до годину дана, у зависности од организације.

Као приправник за науку о подацима, радићете са искуснијим професионалцима како бисте дохватили, анализирали и упоредили податке и направили професионалне извештаје о вашим налазима. Ове активности на крају кулминирају драгоценим индустријским искуством релевантним за послодавце, поред волонтерског рада или стварних послова.

Вештине потребне за стажирање науке о подацима

Пре него што започнете претрагу, морате имати неколико вештина које морате да закључате. Поседовање ових вештина пре слања апликација даје вам веће шансе да стекнете стажирање у науци о подацима.

Поред тога, већина компанија ће захтевати да кандидати имају неко основно знање, а неколицина може да постави квизове пре него што вас приме. Тако да ћемо видети неке од њих у наставку.

1. Познавање језика програмирања и скриптирања

Иако програмирање није кључни део науке о подацима, може вам помоћи да визуализујете и управљате великим, неструктурираним подацима. Питхон је најчешће коришћени програмски језик науке о подацима, али можете ићи даље са Р.

Други језици науке о подацима укључују Јулиа, Матлаб, Јава, САС и Ц++. Међутим, запамтите, пријављујете се као приправник; нико не очекује да знате све од почетка.

Писање кодова и алгоритама учења помоћи ће да се аутоматизују неки процеси и уређују подаци, али то није једина неопходна вештина за стажирање науке о подацима. Такође ћете морати да правите графиконе, предвиђате моделе и правилно анализирате своје податке. Овде долазе ваши алати за науку о подацима.

Захваљујући технологији, научници података сада имају опције за прикупљање, сређивање, чишћење и трансформацију података. Једна од ових опција је Мицрософт Повер БИ, револуционарни софтвер који трансформише масовне податке у естетске графиконе и контролне табле. За једнако корисне алтернативе идите на Екцел или Таблеау.

3. Статистика

Иако може изгледати застрашујуће, посебно ако самоучите, статистика није непрекидна препрека. Позадина у статистици ће вам омогућити да се ефикасније повежете са својим подацима и анализирате их. Неки кључни концепти у науци о подацима, као што су логистичка регресија и груписање, изграђени су на статистици и математици.

Фундаментално разумевање теме повећава ваше шансе да завршите стажирање у области науке о подацима и даје јаснију слику о вашем путу каријере. Имајте на уму да можете започните своју каријеру науке о подацима без дипломе у статистици, па нека вас то не брине.

Савети за добијање праксе за науку о подацима

Који су следећи кораци које треба предузети да бисте осигурали да сте изабрали стажирање? Учење многих вештина неће вам донети много користи ако их не користите, па проучите ове смернице у наставку.

1. Рад на личним пројектима

Пракса, како кажу, чини савршенства, а то важи и за науку о подацима. Да бисте били изабрани за добро стажирање у области науке о подацима, потребно вам је нешто да покажете у свом животопису или портфолију, стварајући потребу за личним пројектима.

Многи веб-сајтови са туторијалима и курсеви имају уграђене пројекте или задатке које можете да прикажете. Дакле, уместо да чекате да дођете до циља свог пута учења, градите пројекте са свим новим знањем које стекнете. На овај начин ћете имати разноврстан рад за презентовање када будете спремни да започнете претрагу.

2. Направите животопис и пропратно писмо у складу са АТС-ом

Након што припремите своје пројекте, следи креирање вашег животописа. На први поглед ово може изгледати лако, али наизглед мање грешке могу вас касније коштати. Једна таква грешка је неучење како написати животопис прилагођен АТС-у.

Иако ово није стриктно повезано са науком о подацима, није ништа мање важно. Усклађивање вашег животописа са АТС-ом осигурава да се он истиче међу неколико сличних. Штавише, желите да прилагодите своје пропратно писмо тако да одговара одређеном стажирању, уместо да копирате насумични узорак са интернета.

3. Изградите своју мрежу тако што ћете присуствовати догађајима о науци о подацима и техничким радионицама

Ваша мрежа је ваша нето вредност, чак иу свету технологије. Поред ваших пријава, препоруке и препоруке су још један одличан начин да стекнете стажирање у науци о подацима.

Обимна мрежа вртоглаво повећава ваше изгледе да добијете ту срећну препоруку, а присуство догађајима је поуздан метод за изградњу ваше мреже. Не постоји правило против присуствовања догађајима који нису технолошки, али бисте имали више користи од мреже људи у вашој ниши или сродним областима.

4. Обратите се стартапима

У технолошкој заједници постоји општа заблуда да стартапима нису потребни научници података. Међутим, ово је и лажно и ограничавајуће. Пријавите се за етаблираније фирме, али не устручавајте се да се распитате о доступним стажовима за науку о подацима у мањим компанијама и стартапима око вас.

5. Активно користите ГитХуб и Каггле

ГитХуб и Каггле су као еквиваленти Фејсбуку и Инстаграму за научнике података. Уз ГитХуб, можете да складиштите све кодове које напишете и делите их са менаџерима за запошљавање и анкетарима.

С друге стране, Каггле вам омогућава да пишете и делите своје Питхон и Р кодове, похађате курсеве анализе и освајате невероватне награде! Обе странице имају своје предности и недостатке, тако да је на вама да одаберете коју ћете користити. Шта год да се држите, често гурајте своје кодове и изградите импресивно присуство.

Где пронаћи стажирање у науци о подацима

Са својим вештинама у торби, солидним животописом и портфолиом и добром мрежом, сада испуњавате услове за стажирање у области науке о подацима. Ево неколико сајтова за почетак вашег лова.

Неколико фирми и менаџера за запошљавање објављује доступне праксе и могућности запошљавања на својим ЛинкедИн страницама. Да бисте ово искористили, уверите се да пратите људе у науци о подацима или техничкој ниши.

Такође, као и свака друштвена мрежа, ЛинкедИн је лични сајт за оглашавање који сваки професионалац може да искористи. Прилагођавање ваших постова о науци о подацима и приказивање вашег напретка у учењу може изазвати интересовање компанија које желе да понуде стажирање у науци о подацима.

Ова страница је више циљана на студенте, па ако сте студент, ова је за вас. Једноставно се пријавите, потражите „стажирање у науци о подацима“ и пријавите се на све што вас интересује. Најбољи део руковања је да вам није потребно претходно искуство, што га чини савршеним за почетнике. Други популарни веб странице за проналажење стажирања укључити Заиста и Стаклена врата.

3. Универзитетски одбори за посао

Ако ваша институција има платформу за објављивање послова, онда би то могло бити од користи у потрази за стажирањем у науци о подацима. Такође, проучавање сродног курса вам даје малу предност; слободно контактирајте и распитајте се код својих професора и инструктора.

Овим корацима стекните стаж у науци о подацима из снова

Пратећи горе наведене кораке, можете добити најбоља стажирања за науку о подацима који ће вам убрзати каријеру. Правилна обука је први корак до успешне каријере, а постоји читав низ њих за почетнике, у зависности од ваших преференција. Запамтите, они не морају бити физички; стажирање у науци о виртуелним подацима такође се рачуна.