Najboljši vodnik za pridobitev pripravništva v znanosti o podatkih

Kot začetniku v tehnologiji se vam je verjetno zdelo težko dobiti pravo prakso v znanosti o podatkih. Vprašanja o tem, pri katerih podjetjih se prijaviti, in korakih, kako prišleke pripeljati v tehnološko industrijo. Na žalost ta skrb ni odveč, saj lahko pripravništvo izboljša ali uniči vašo kariero na področju podatkovne znanosti.

Znanje je moč, zato vam lahko poznavanje nekaj strateških korakov v hipu zagotovi prvo prakso v znanosti o podatkih. Tukaj boste izvedeli, kje iskati pripravništva, zahteve in trdne nasvete za pridobitev pripravništva v znanosti o podatkih. Nadaljujte z branjem, če želite izvedeti več.

Kaj je pripravništvo podatkovne znanosti?

Pripravništvo v podatkovni znanosti je vsak program, kjer lahko začetnik v podatkovni znanosti pridobi praktične izkušnje, vadi svoje veščine in jasno razume obseg področja. Običajno traja približno tri do štiri mesece, nekateri pa lahko trajajo tudi do enega leta, odvisno od organizacije.

Kot pripravnik podatkovne znanosti boste sodelovali z bolj izkušenimi strokovnjaki, da boste pridobili, analizirali in primerjali podatke ter pripravili strokovna poročila o svojih ugotovitvah. Te dejavnosti sčasoma dosežejo vrhunec v dragocenih industrijskih izkušnjah, ki so pomembne za delodajalce, poleg prostovoljnega dela ali dejanskih delovnih mest.

Spretnosti, potrebne za prakso v znanosti o podatkih

Preden začnete z iskanjem, je nekaj spretnosti, ki jih morate imeti zaklenjenih. Če imate te veščine pred pošiljanjem prijav, imate večjo možnost, da dobite pripravništvo v znanosti o podatkih.

Poleg tega bo večina podjetij zahtevala, da imajo kandidati nekaj osnovnega znanja, nekaj pa jih bo morda pripravilo kvize, preden vas bodo sprejeli. Zato jih bomo nekaj videli spodaj.

1. Poznavanje programskih in skriptnih jezikov

Čeprav programiranje ni osrednji del podatkovne znanosti, vam lahko pomaga vizualizirati in upravljati velike, nestrukturirane podatke. Python je najpogosteje uporabljen programski jezik podatkovne znanosti, vendar lahko greste dlje z R.

Drugi jeziki podatkovne znanosti vključujejo Julia, Matlab, Java, SAS in C++. Vendar ne pozabite, da se prijavljate kot pripravnik; nihče ne pričakuje, da veš vse od začetka.

Pisanje kod in učenje algoritmov bo pomagalo avtomatizirati nekatere procese in urediti podatke, vendar to ni edina potrebna veščina za prakso podatkovne znanosti. Prav tako boste morali narediti grafikone, napovedati modele in pravilno analizirati svoje podatke. Tukaj pridejo na vrsto vaša orodja za podatkovno znanost.

Zahvaljujoč tehnologiji imajo podatkovni znanstveniki zdaj možnosti za zbiranje, primerjanje, čiščenje in preoblikovanje podatkov. Ena od teh možnosti je Microsoftov Power BI, revolucionarna programska oprema, ki množične podatke pretvori v estetske grafikone in nadzorne plošče. Za enako uporabne alternative izberite Excel ali Tableau.

3. Statistika

Čeprav je morda videti zastrašujoče, še posebej, če se učite sami, statistika ni ovira, ki je ni mogoče razširjati. Statistično ozadje vam bo omogočilo, da se boste s svojimi podatki bolj učinkovito povezali in jih analizirali. Nekateri ključni koncepti podatkovne znanosti, kot sta logistična regresija in združevanje v gruče, temeljijo na statistiki in matematiki.

Temeljno razumevanje predmeta poveča vaše možnosti za pripravništvo na področju znanosti o podatkih in prikaže jasnejšo sliko vaše poklicne poti. Upoštevajte, da lahko začnite svojo kariero podatkovne znanosti brez diplome v statistiki, zato naj vas to ne skrbi.

Nasveti za pridobitev pripravništva v znanosti o podatkih

Kateri so naslednji koraki, da si zagotovite pripravništvo po izbiri zemlje? Učenje številnih veščin vam ne bo koristilo, če jih ne uporabljate, zato preučite te napotke spodaj.

1. Delo na osebnih projektih

Vaja, kot pravijo, dela mojstra in to velja tudi za podatkovno znanost. Če želite biti izbrani za dobra pripravništva v znanosti o podatkih, morate nekaj pokazati v svojem življenjepisu ali portfelju, kar ustvarja potrebo po osebnih projektih.

Številna spletna mesta in tečaji z vadnicami imajo vgrajene projekte ali naloge, ki jih lahko predstavite. Torej namesto da čakate, da ste na ciljni črti svojega učnega potovanja, gradite projekte z novim znanjem, ki ga pridobite. Tako boste imeli raznoliko delo za predstavitev, ko boste pripravljeni na začetek iskanja.

2. Ustvarite življenjepis in spremno pismo, skladno z ATS

Ko imate svoje projekte pripravljene, sledi ustvarjanje vašega življenjepisa. Na prvi pogled je to morda videti enostavno, a navidezno manjše napake vas lahko pozneje stanejo. Ena takih napak je neučenje kako napisati ATS prijazen življenjepis.

Čeprav to ni strogo povezano s podatkovno znanostjo, ni nič manj pomembno. Skladnost vašega življenjepisa z ATS zagotavlja, da izstopa med več podobnimi. Poleg tega želite svoje spremno pismo prilagoditi posebnemu pripravništvu, namesto da kopirate naključni vzorec z interneta.

3. Zgradite svoje omrežje z udeležbo na dogodkih podatkovne znanosti in tehničnih delavnicah

Vaše omrežje je vaša neto vrednost, tudi v tehnološkem svetu. Poleg vaših prijav so napotitve in priporočila še en odličen način za pripravništvo na področju podatkovne znanosti.

Obsežna mreža močno poveča vaše možnosti za pridobitev tega srečnega priporočila, obiskovanje dogodkov pa je zanesljiva metoda za izgradnjo vaše mreže. Nobenega pravila ni proti udeležbi na dogodkih, ki niso povezani s tehnologijo, vendar bi imeli več koristi od mreže ljudi v vaši niši ali sorodnih področjih.

4. Obrnite se na startupe

V tehnološki skupnosti obstaja splošno napačno prepričanje, da startupi ne potrebujejo podatkovnih znanstvenikov. Vendar je to hkrati napačno in omejujoče. Prijavite se pri bolj uveljavljenih podjetjih, vendar ne oklevajte in se pozanimajte o razpoložljivih pripravništvih v znanosti o podatkih v manjših podjetjih in startupih okoli vas.

5. Aktivno uporabljajte GitHub in Kaggle

GitHub in Kaggle so kot ekvivalenti Facebooka in Instagrama za podatkovne znanstvenike. Z GitHubom lahko shranite vse kode, ki jih napišete, in jih delite z vodji zaposlovanja in anketarji.

Po drugi strani pa vam Kaggle omogoča, da pišete in delite svoje kode Python in R, se udeležujete tečajev o analizi in osvojite neverjetne nagrade! Obe strani imata svoje prednosti in slabosti, zato je odvisno od vas, katero boste uporabili. Ne glede na to, katerega se boste držali, pogosto spodbujajte svoje kode in ustvarite impresivno prisotnost.

Kje najti pripravništvo na področju znanosti o podatkih

S svojimi veščinami, solidnim življenjepisom in portfeljem ter dobro mrežo ste zdaj upravičeni do pripravništva na področju znanosti o podatkih. Tukaj je nekaj spletnih mest za začetek iskanja.

Več podjetij in menedžerjev zaposlovanja objavlja razpoložljiva pripravništva in zaposlitvene priložnosti na svojih straneh LinkedIn. Če želite to izkoristiti, zagotovite, da sledite ljudem v podatkovni znanosti ali tehnični niši.

Kot vsako spletno mesto za družabno mreženje je tudi LinkedIn osebno oglaševalsko mesto, ki ga lahko izkoristi vsak strokovnjak. Če svoje objave prilagodite podatkovni znanosti in predstavite svoj učni napredek, lahko spodbudite zanimanje podjetij, ki želijo ponuditi pripravništvo podatkovne znanosti.

To spletno mesto je bolj namenjeno študentom, tako da, če ste dodiplomski študent, je to za vas. Preprosto se prijavite, poiščite »pripravništva v znanosti o podatkih« in se prijavite na vse, ki vzbudijo vaše zanimanje. Najboljši del Handshakea je, da ne potrebujete predhodnih izkušenj, zaradi česar je popoln za začetnike. Drugo priljubljeno spletna mesta za iskanje pripravništev vključujejo Prav zares in Steklena vrata.

3. Univerzitetne službe za delo

Če ima vaša ustanova platformo za objavo delovnih mest, bi vam to lahko koristilo pri iskanju pripravništev na področju znanosti o podatkih. Poleg tega vam študij sorodnega predmeta daje rahlo prednost; vas prosimo, da stopite v stik s svojimi profesorji in inštruktorji ter jih povprašate.

S temi koraki pridobite svoje sanjsko prakso v znanosti o podatkih

Če sledite zgornjim korakom, lahko pridobite najboljša pripravništva v znanosti o podatkih, ki bodo vašo kariero povečala v skokih. Pravilno usposabljanje je prvi korak do uspešne kariere in za začetnike jih je veliko, odvisno od vaših želja. Ne pozabite, da ni nujno, da so fizični; štejejo tudi pripravništva v virtualni podatkovni znanosti.