Ο απόλυτος οδηγός για την επίτευξη πρακτικής άσκησης στο Data Science

Ως αρχάριος στην τεχνολογία, πιθανότατα σας είναι δύσκολο να αποκτήσετε τη σωστή πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων. Ερωτήσεις σχετικά με το ποιες εταιρείες να υποβάλουν αίτηση και τα μέτρα που πρέπει να ληφθούν μαστίζουν τους νεοφερμένους στον κλάδο της τεχνολογίας. Δυστυχώς, αυτή η ανησυχία δεν είναι άτοπη, επειδή η πρακτική άσκηση μπορεί να κάνει ή να χαλάσει την καριέρα σας στην επιστήμη των δεδομένων.

Η γνώση είναι δύναμη, επομένως γνωρίζοντας μερικά στρατηγικά βήματα μπορεί να αποκτήσετε την πρώτη σας πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων σε ελάχιστο χρόνο. Εδώ, θα μάθετε πού μπορείτε να αναζητήσετε πρακτική άσκηση, απαιτήσεις και στέρεες συμβουλές για την απόκτηση πρακτικής άσκησης στην επιστήμη δεδομένων. Συνεχίστε να διαβάζετε για να ανακαλύψετε περισσότερα.

Τι είναι μια πρακτική άσκηση στο Data Science;

Η πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων είναι οποιοδήποτε πρόγραμμα όπου ένας αρχάριος στην επιστήμη δεδομένων μπορεί να αποκτήσει πρακτική εμπειρία, να εξασκήσει τις δεξιότητές του και να κατανοήσει ξεκάθαρα το εύρος του πεδίου. Συνήθως διαρκεί περίπου τρεις έως τέσσερις μήνες, αλλά μερικά μπορεί να διαρκέσουν έως και ένα χρόνο, ανάλογα με τον οργανισμό.

Ως ασκούμενος στην επιστήμη δεδομένων, θα συνεργαστείτε με πιο έμπειρους επαγγελματίες για να συλλέξετε, να αναλύσετε και να συγκεντρώσετε δεδομένα και να κάνετε επαγγελματικές αναφορές για τα ευρήματά σας. Αυτές οι δραστηριότητες τελικά καταλήγουν σε πολύτιμη εμπειρία στον κλάδο που σχετίζεται με τους εργοδότες, εκτός από την εθελοντική εργασία ή τις πραγματικές θέσεις εργασίας.

Απαιτούμενες δεξιότητες για πρακτική άσκηση στο Data Science

Πριν ξεκινήσετε την αναζήτησή σας, υπάρχουν μερικές δεξιότητες που πρέπει να έχετε κλειδώσει στη θέση τους. Έχοντας αυτές τις δεξιότητες πριν από την αποστολή αιτήσεων, έχετε περισσότερες πιθανότητες να αποκτήσετε πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων.

Επιπλέον, οι περισσότερες εταιρείες θα απαιτήσουν από τους αιτούντες να έχουν κάποιες βασικές γνώσεις και μερικές μπορεί να κάνουν κουίζ πριν σας δεχτούν. Θα δούμε λοιπόν μερικά από αυτά παρακάτω.

1. Γνώση γλωσσών προγραμματισμού και δέσμης ενεργειών

Αν και ο προγραμματισμός δεν αποτελεί βασικό μέρος της επιστήμης δεδομένων, μπορεί να σας βοηθήσει να οπτικοποιήσετε και να διαχειριστείτε μεγάλα, μη δομημένα δεδομένα. Η Python είναι η πιο συχνά χρησιμοποιούμενη γλώσσα προγραμματισμού της επιστήμης δεδομένων, αλλά μπορείτε να προχωρήσετε περαιτέρω με το R.

Άλλες γλώσσες επιστήμης δεδομένων περιλαμβάνουν τις Julia, Matlab, Java, SAS και C++. Ωστόσο, θυμηθείτε, κάνετε αίτηση ως ασκούμενος. κανείς δεν περιμένει να τα ξέρεις όλα από την αρχή.

Η σύνταξη κωδικών και αλγορίθμων εκμάθησης θα βοηθήσει στην αυτοματοποίηση ορισμένων διαδικασιών και στην τακτοποίηση δεδομένων, αλλά αυτή δεν είναι η μόνη απαραίτητη δεξιότητα για μια πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων. Θα χρειαστεί επίσης να δημιουργήσετε γραφήματα, να προβλέψετε μοντέλα και να αναλύσετε σωστά τα δεδομένα σας. Εδώ μπαίνουν τα εργαλεία επιστήμης δεδομένων σας.

Χάρη στην τεχνολογία, οι επιστήμονες δεδομένων έχουν πλέον επιλογές για συλλογή, ταξινόμηση, καθαρισμό και μετατροπή δεδομένων. Μία από αυτές τις επιλογές είναι Power BI της Microsoft, ένα πρωτοποριακό λογισμικό που μετατρέπει μαζικά δεδομένα σε αισθητικά γραφήματα και πίνακες εργαλείων. Για εξίσου χρήσιμες εναλλακτικές, πηγαίνετε στο Excel ή το Tableau.

3. Στατιστική

Αν και μπορεί να φαίνεται τρομακτικό, ειδικά αν μαθαίνετε μόνοι σας, τα στατιστικά δεν είναι ένα μη κλιμακούμενο εμπόδιο. Ένα υπόβαθρο στα στατιστικά θα σας επιτρέψει να σχετιστείτε και να αναλύσετε τα δεδομένα σας πιο αποτελεσματικά. Ορισμένες βασικές έννοιες στην επιστήμη των δεδομένων, όπως η λογιστική παλινδρόμηση και η ομαδοποίηση, βασίζονται σε στατιστικές και μαθηματικά.

Η θεμελιώδης κατανόηση του θέματος ενισχύει τις πιθανότητές σας για πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων και δίνει μια σαφέστερη εικόνα της επαγγελματικής σας πορείας. Σημειώστε ότι μπορείτε ξεκινήστε την καριέρα σας στην επιστήμη δεδομένων χωρίς πτυχίο στα στατιστικά, οπότε μην το αφήσετε να σας ανησυχήσει.

Συμβουλές για να αποκτήσετε πρακτική άσκηση στην Επιστήμη των Δεδομένων

Ποια είναι τα επόμενα βήματα που πρέπει να ακολουθήσετε για να διασφαλίσετε ότι θα κάνετε πρακτική επιλογή γης; Η εκμάθηση πολλών δεξιοτήτων δεν θα σας κάνει πολύ καλό αν δεν τις χρησιμοποιείτε, γι' αυτό μελετήστε αυτές τις παρακάτω υποδείξεις.

1. Εργασία σε Προσωπικά Έργα

Η πρακτική, όπως λένε, κάνει τέλεια, και αυτό ισχύει και για την επιστήμη των δεδομένων. Για να επιλεγείτε για καλές πρακτικές στην επιστήμη δεδομένων, χρειάζεστε κάτι να δείξετε στο βιογραφικό ή το χαρτοφυλάκιό σας, δημιουργώντας την ανάγκη για προσωπικά έργα.

Πολλοί ιστότοποι και μαθήματα εκμάθησης έχουν ενσωματωμένα έργα ή εργασίες που μπορείτε να επιδείξετε. Επομένως, αντί να περιμένετε μέχρι να φτάσετε στην τελική ευθεία του μαθησιακού σας ταξιδιού, δημιουργήστε έργα με όποια νέα γνώση αποκτήσετε. Με αυτόν τον τρόπο, θα έχετε μια ποικιλία εργασιών να παρουσιάσετε όταν είστε έτοιμοι να ξεκινήσετε την αναζήτησή σας.

2. Δημιουργήστε ένα βιογραφικό και συνοδευτική επιστολή συμβατό με το ATS

Μόλις έχετε έτοιμα τα έργα σας, ακολουθεί η δημιουργία του βιογραφικού σας. Με την πρώτη ματιά, αυτό μπορεί να φαίνεται εύκολο, αλλά φαινομενικά μικρά λάθη μπορεί να σας κοστίσουν αργότερα. Ένα τέτοιο λάθος είναι η αποτυχία μάθησης πώς να γράψετε ένα βιογραφικό φιλικό προς το ATS.

Αν και αυτό δεν σχετίζεται αυστηρά με την επιστήμη των δεδομένων, δεν είναι λιγότερο σημαντικό. Κάνοντας το βιογραφικό σας συμβατό με το ATS διασφαλίζει ότι ξεχωρίζει ανάμεσα σε πολλά παρόμοια. Επιπλέον, θέλετε να προσαρμόσετε τη συνοδευτική επιστολή σας ώστε να ταιριάζει στη συγκεκριμένη πρακτική άσκηση, αντί να αντιγράψετε ένα τυχαίο δείγμα από το Διαδίκτυο.

3. Δημιουργήστε το δίκτυό σας παρακολουθώντας εκδηλώσεις επιστήμης δεδομένων και εργαστήρια τεχνολογίας

Το δίκτυό σας είναι η καθαρή σας αξία, ακόμη και στον κόσμο της τεχνολογίας. Εκτός από τις εφαρμογές σας, οι παραπομπές και οι συστάσεις είναι ένας άλλος πολύ καλός τρόπος για να αποκτήσετε πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων.

Ένα εκτεταμένο δίκτυο εκτοξεύει στα ύψη τις προοπτικές σας να λάβετε αυτήν την τυχερή σύσταση και η συμμετοχή σε εκδηλώσεις είναι μια αξιόπιστη μέθοδος δημιουργίας του δικτύου σας. Δεν υπάρχει κανένας κανόνας κατά της συμμετοχής σε εκδηλώσεις που δεν αφορούν τεχνολογία, αλλά θα επωφεληθείτε περισσότερο από ένα δίκτυο ανθρώπων στη θέση σας ή σε συναφείς τομείς.

4. Απευθυνθείτε σε νεοσύστατες επιχειρήσεις

Στην τεχνολογική κοινότητα, υπάρχει μια γενική λανθασμένη αντίληψη ότι οι νεοφυείς επιχειρήσεις δεν χρειάζονται επιστήμονες δεδομένων. Ωστόσο, αυτό είναι και ψευδές και περιοριστικό. Κάντε αίτηση σε πιο καθιερωμένες εταιρείες, αλλά μη διστάσετε να ρωτήσετε σχετικά με τις διαθέσιμες πρακτικές πρακτικής άσκησης στην επιστήμη δεδομένων σε μικρότερες εταιρείες και νεοφυείς επιχειρήσεις γύρω σας.

5. Χρησιμοποιήστε ενεργά το GitHub και το Kaggle

GitHub και Kaggle είναι σαν τα αντίστοιχα του Facebook και του Instagram για τους επιστήμονες δεδομένων. Με το GitHub, μπορείτε να αποθηκεύσετε οποιουσδήποτε κωδικούς γράφετε και να τους μοιραστείτε με υπεύθυνους προσλήψεων και συνεντεύξεις.

Από την άλλη πλευρά, το Kaggle σάς επιτρέπει να γράφετε και να μοιράζεστε τους κωδικούς Python και R, να παρακολουθείτε μαθήματα ανάλυσης και να κερδίζετε εκπληκτικά βραβεία! Και οι δύο ιστότοποι έχουν τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά τους, επομένως εξαρτάται από εσάς να επιλέξετε ποιον θα χρησιμοποιήσετε. Όποιο κι αν επιμείνετε, σπρώξτε συχνά τους κωδικούς σας και δημιουργήστε μια εντυπωσιακή παρουσία.

Πού να βρείτε Πρακτική Άσκηση Επιστήμης Δεδομένων

Με τις δεξιότητές σας στην τσάντα, ένα σταθερό βιογραφικό και χαρτοφυλάκιο και ένα καλό δίκτυο, είστε πλέον επιλέξιμοι για πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων. Εδώ είναι μερικές τοποθεσίες για να ξεκινήσετε το κυνήγι σας.

Αρκετές εταιρείες και διευθυντές προσλήψεων δημοσιεύουν διαθέσιμες ευκαιρίες πρακτικής άσκησης και θέσεις εργασίας στις σελίδες τους στο LinkedIn. Για να επωφεληθείτε από αυτό, βεβαιωθείτε ότι ακολουθείτε άτομα στον τομέα της επιστήμης δεδομένων ή της τεχνολογίας.

Επίσης, όπως κάθε ιστότοπος κοινωνικής δικτύωσης, το LinkedIn είναι ένας προσωπικός ιστότοπος διαφήμισης που κάθε επαγγελματίας μπορεί να αξιοποιήσει. Η προσαρμογή των αναρτήσεών σας γύρω από την επιστήμη δεδομένων και η προβολή της μαθησιακής σας προόδου μπορεί να προκαλέσει ενδιαφέρον από εταιρείες που θέλουν να προσφέρουν πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων.

Αυτός ο ιστότοπος απευθύνεται περισσότερο σε φοιτητές, οπότε αν είστε προπτυχιακός, αυτός είναι για εσάς. Απλώς εγγραφείτε, αναζητήστε «πρακτικές ασκήσεις επιστήμης δεδομένων» και κάντε αίτηση για ό, τι σας κεντρίζει το ενδιαφέρον. Το καλύτερο μέρος της χειραψίας είναι ότι δεν χρειάζεστε προηγούμενη εμπειρία, καθιστώντας την ιδανική για αρχάριους. Άλλα δημοφιλή ιστοσελίδες για εύρεση πρακτικής άσκησης περιλαμβάνω Πράγματι και Γυάλινη πόρτα.

3. Πανεπιστημιακές Επιτροπές Εργασίας

Εάν το ίδρυμά σας διαθέτει μια πλατφόρμα αγγελιών εργασίας, τότε αυτό θα μπορούσε να είναι επωφελές στην αναζήτησή σας για πρακτική άσκηση στην επιστήμη δεδομένων. Επίσης, η μελέτη ενός σχετικού μαθήματος σας δίνει ένα μικρό πλεονέκτημα. μη διστάσετε να επικοινωνήσετε και να κάνετε ερωτήσεις από τους καθηγητές και τους καθηγητές σας.

Πραγματοποιήστε πρακτική άσκηση στην επιστήμη των δεδομένων των ονείρων σας με αυτά τα βήματα

Ακολουθώντας τα παραπάνω βήματα, μπορείτε να αποκτήσετε τις καλύτερες πρακτικές για την επιστήμη δεδομένων που θα αυξήσουν την καριέρα σας με άλματα και όρια. Η σωστή εκπαίδευση είναι το πρώτο βήμα για μια επιτυχημένη καριέρα και υπάρχει ένας κόσμος από αυτούς για αρχάριους, ανάλογα με τις προτιμήσεις σας. Θυμηθείτε, δεν χρειάζεται να είναι σωματικοί. Η πρακτική άσκηση στην επιστήμη των εικονικών δεδομένων μετράει επίσης.