Vrhunski vodič za dobivanje stažiranja u znanosti o podacima

Kao početniku u tehnologiji, vjerojatno vam je bilo izazovno dobiti pravo stažiranje u znanosti o podacima. Pitanja o tome kojim se tvrtkama prijaviti i koracima za poduzimanje pridošlica u tehnološkoj industriji. Nažalost, ova briga nije naodmet jer stažiranje može učiniti ili uništiti vašu karijeru u znanosti o podacima.

Znanje je moć, pa vam poznavanje nekoliko strateških koraka može u tren oka donijeti vaše prvo stažiranje u znanosti o podacima. Ovdje ćete saznati gdje tražiti stažiranje, zahtjeve i dobre savjete za dobivanje stažiranja u znanosti o podacima. Nastavite čitati kako biste saznali više.

Što je stažiranje u znanosti o podacima?

Stažiranje u znanosti o podacima svaki je program u kojem početnik u znanosti o podacima može steći praktično iskustvo, vježbati svoje vještine i jasno razumjeti opseg polja. Obično traje oko tri do četiri mjeseca, ali neki mogu trajati i do godinu dana, ovisno o organizaciji.

Kao pripravnik znanosti o podacima, radit ćete s iskusnijim stručnjacima na dohvaćanju, analizi i uspoređivanju podataka te izraditi profesionalna izvješća o svojim nalazima. Ove aktivnosti na kraju kulminiraju vrijednim iskustvom u industriji relevantnim za poslodavce, osim volonterskog rada ili stvarnih poslova.

Vještine potrebne za praksu u znanosti o podacima

Prije nego započnete s potragom, postoji nekoliko vještina koje ste sigurno zaključali. Posjedovanje ovih vještina prije slanja prijava daje vam veću šansu za dobivanje stažiranja u znanosti o podacima.

Osim toga, većina će tvrtki zahtijevati da kandidati imaju neko pozadinsko znanje, a nekoliko njih može dati kvizove prije nego što vas prime. Stoga ćemo u nastavku vidjeti neke od njih.

1. Poznavanje programskih i skriptnih jezika

Iako programiranje nije temeljni dio znanosti o podacima, ono vam može pomoći u vizualizaciji i upravljanju velikim, nestrukturiranim podacima. Python je najčešće korišten programski jezik za podatkovnu znanost, ali možete ići dalje s R-om.

Ostali jezici znanosti o podacima uključuju Julia, Matlab, Java, SAS i C++. Međutim, zapamtite, prijavljujete se kao pripravnik; nitko ne očekuje da znaš sve od početka.

Pisanje kodova i učenje algoritama pomoći će automatizirati neke procese i organizirati podatke, ali to nije jedina vještina potrebna za praksu u znanosti o podacima. Također ćete morati izraditi grafikone, predvidjeti modele i ispravno analizirati svoje podatke. Ovdje na scenu stupaju vaši alati za znanost podataka.

Zahvaljujući tehnologiji, podatkovni znanstvenici sada imaju opcije za prikupljanje, uspoređivanje, čišćenje i transformaciju podataka. Jedna od tih opcija je Microsoftov Power BI, revolucionarni softver koji masovne podatke pretvara u estetske grafikone i nadzorne ploče. Za jednako korisne alternative, potražite Excel ili Tableau.

3. Statistika

Iako može izgledati zastrašujuće, pogotovo ako sami učite, statistika nije prepreka koja se ne može mjeriti. Poznavanje statistike omogućit će vam da se povežete i učinkovitije analizirate svoje podatke. Neki ključni koncepti u znanosti o podacima, poput logističke regresije i grupiranja, izgrađeni su na statistici i matematici.

Temeljno razumijevanje predmeta povećava vaše šanse za dobivanje stažiranja u znanosti o podacima i daje jasniju sliku vašeg puta u karijeri. Imajte na umu da možete započeti svoju karijeru u znanosti o podacima bez diplome u statistici, pa neka vas to ne brine.

Savjeti za dobivanje stažiranja u znanosti o podacima

Koji su sljedeći koraci koje trebate poduzeti kako biste osigurali stažiranje po izboru zemlje? Učenje mnogih vještina neće vam pomoći ako ih ne koristite, stoga proučite ove upute u nastavku.

1. Rad na osobnim projektima

Vježba, kako kažu, čini savršenu, a to vrijedi i za data science. Da biste bili odabrani za dobro stažiranje u znanosti o podacima, trebate nešto pokazati u svom životopisu ili portfelju, što stvara potrebu za osobnim projektima.

Mnoga mjesta s podukama i tečajevi imaju ugrađene projekte ili zadatke koje možete prikazati. Dakle, umjesto da čekate da budete na ciljnoj crti svog puta učenja, gradite projekte sa svim novim znanjem koje steknete. Na ovaj način ćete imati razne radove koje možete predstaviti kada budete spremni započeti svoju potragu.

2. Napravite životopis i propratno pismo u skladu s ATS-om

Nakon što pripremite svoje projekte, slijedi izrada životopisa. Na prvi pogled ovo se može činiti lakim, ali naizgled manje pogreške kasnije bi vas mogle koštati. Jedna takva greška je neuspjeh u učenju kako napisati životopis prilagođen ATS-u.

Iako ovo nije strogo povezano sa znanošću o podacima, nije manje važno. Usklađivanje vašeg životopisa s ATS-om osigurava da se ističe među nekoliko sličnih. Nadalje, želite prilagoditi svoje propratno pismo kako bi odgovaralo određenom stažiranju, umjesto da kopirate nasumični uzorak s interneta.

3. Izgradite svoju mrežu pohađanjem događanja o znanosti o podacima i tehničkih radionica

Vaša mreža je vaša neto vrijednost, čak i u svijetu tehnologije. Osim vaših prijava, preporuke i preporuke još su jedan sjajan način za dobivanje stažiranja u znanosti o podacima.

Raširena mreža povećava vaše izglede da dobijete tu sretnu preporuku, a prisustvovanje događajima pouzdana je metoda izgradnje vaše mreže. Ne postoji pravilo protiv sudjelovanja na netehnološkim događajima, ali više biste imali koristi od mreže ljudi u vašoj niši ili srodnim područjima.

4. Obratite se startupima

U tehnološkoj zajednici postoji općenito pogrešno mišljenje da startupi ne trebaju podatkovne znanstvenike. Međutim, to je i lažno i ograničavajuće. Prijavite se za etabliranije tvrtke, ali nemojte se ustručavati raspitati se o dostupnim stažiranjem u području znanosti o podacima u manjim tvrtkama i startupima u vašoj blizini.

5. Aktivno koristite GitHub i Kaggle

GitHub i Kaggle su kao ekvivalenti Facebooka i Instagrama za podatkovne znanstvenike. Uz GitHub možete pohraniti sve kodove koje napišete i podijeliti ih s menadžerima za zapošljavanje i anketarima.

S druge strane, Kaggle vam omogućuje pisanje i dijeljenje svojih Python i R kodova, pohađanje tečajeva analize i osvajanje nevjerojatnih nagrada! Obje stranice imaju svoje prednosti i nedostatke, pa je na vama da odaberete koju ćete koristiti. Koji god da se držite, često gurajte svoje kodove i izgradite impresivnu prisutnost.

Gdje pronaći praksu u znanosti o podacima

Sa svojim vještinama u torbi, solidnim životopisom i portfeljem te dobrom mrežom, sada ispunjavate uvjete za stažiranje u znanosti o podacima. Evo nekoliko stranica s kojih možete započeti lov.

Nekoliko tvrtki i menadžera za zapošljavanje objavljuju dostupna stažiranja i prilike za posao na svojim LinkedIn stranicama. Kako biste iskoristili ovu prednost, pobrinite se da pratite ljude u podatkovnoj znanosti ili tehničkoj niši.

Također, kao i svaka društvena mreža, LinkedIn je osobna stranica za oglašavanje koju svaki profesionalac može iskoristiti. Prilagodba vaših postova oko znanosti o podacima i prikazivanje vašeg napretka u učenju može izazvati interes tvrtki koje žele ponuditi stažiranje u znanosti o podacima.

Ova je stranica više namijenjena studentima, pa ako ste student, ovo je za vas. Jednostavno se prijavite, potražite "stažiranje u znanosti o podacima" i prijavite se na ono što vas zanima. Najbolji dio Handshakea je što vam nije potrebno prethodno iskustvo, što ga čini savršenim za početnike. Ostali popularni web stranice za pronalaženje prakse uključiti Doista i Staklena vrata.

3. Sveučilišne ploče za zapošljavanje

Ako vaša institucija ima platformu za oglašavanje poslova, to bi moglo biti korisno u vašoj potrazi za stažiranjem u području znanosti o podacima. Također, proučavanje srodnog predmeta daje vam malu prednost; slobodno kontaktirajte i raspitajte se kod svojih profesora i nastavnika.

Osvojite staž za znanost o podacima iz snova pomoću ovih koraka

Slijedeći gore navedene korake, možete dobiti najbolja stažiranja u znanosti o podacima koja će ubrzano razvijati vašu karijeru. Pravilan trening prvi je korak do uspješne karijere, a postoji ih čitav svijet za početnike, ovisno o vašim željama. Zapamtite, oni ne moraju biti fizički; stažiranje u virtualnoj znanosti o podacima također se računa.