Haluatko murtautua datatieteen alalle? Ota selvää, kuinka saat unelmiesi harjoittelupaikan tämän täydellisen oppaan avulla.
Tekniikan aloittelijana olet luultavasti kokenut oikean datatieteen harjoittelupaikan saamisen haastavana. Kysymyksiä siitä, mihin yrityksiin hakea, ja toimenpiteitä teknologia-alan uusille tulokkaille. Valitettavasti tämä huoli ei ole paikallaan, koska harjoittelut voivat tehdä tai katkaista datatieteellinen urasi.
Tieto on voimaa, joten muutaman strategisen askeleen tunteminen voi saada ensimmäisen datatieteen harjoittelupaikan hetkessä. Täällä opit, mistä etsiä harjoittelupaikkoja, vaatimuksia ja hyviä vinkkejä datatieteen harjoittelupaikan saamiseksi. Jatka lukemista löytääksesi lisää.
Mikä on datatieteen harjoittelu?
Datatieteen harjoittelu on mikä tahansa ohjelma, jossa tietotieteen aloittelija voi saada käytännön kokemusta, harjoitella taitojaan ja ymmärtää selkeästi alan laajuuden. Se kestää yleensä noin kolmesta neljään kuukautta, mutta jotkut voivat kestää jopa vuoden organisaatiosta riippuen.
Datatieteen harjoittelijana työskentelet kokeneempien ammattilaisten kanssa tietojen hakemiseksi, analysoimiseksi ja kokoamiseksi sekä ammattimaisten raporttien laatimiseksi löydöistäsi. Nämä toiminnot huipentuvat lopulta arvokkaaseen alan kokemukseen, joka on työnantajille tärkeää vapaaehtoistyön tai varsinaisten töiden ohella.
Datatieteen harjoittelussa vaadittavat taidot
Ennen kuin aloitat haun, sinun on lukittava muutama taito. Näiden taitojen hankkiminen ennen hakemusten lähettämistä antaa sinulle paremmat mahdollisuudet päästä datatieteen harjoittelupaikkaan.
Lisäksi useimmat yritykset vaativat hakijoilta jonkin verran taustatietoa, ja muutamat voivat antaa tietokilpailuja ennen kuin hyväksyvät sinut. Joten näemme muutamia niistä alla.
1. Ohjelmointi- ja komentosarjakielten tuntemus
Vaikka ohjelmointi ei ole datatieteen ydinosa, se voi auttaa sinua visualisoimaan ja hallitsemaan suurta, jäsentämätöntä dataa. Python on yleisimmin käytetty datatieteen ohjelmointikieli, mutta voit mennä pidemmälle R: llä.
Muita datatieteen kieliä ovat Julia, Matlab, Java, SAS ja C++. Muista kuitenkin, että haet harjoittelijaksi; kukaan ei odota sinun tietävän kaikkea alusta alkaen.
Koodien ja oppimisalgoritmien kirjoittaminen auttaa automatisoimaan joitain prosesseja ja järjestämään dataa, mutta se ei ole ainoa tarvittava taito datatieteen harjoittelussa. Sinun on myös laadittava kaavioita, ennakoitava malleja ja analysoitava tietosi oikein. Tässä tietotieteen työkalusi tulevat käyttöön.
Teknologian ansiosta datatieteilijöillä on nyt vaihtoehtoja tietojen keräämiseen, kokoamiseen, puhdistamiseen ja muuntamiseen. Yksi näistä vaihtoehdoista on Microsoftin Power BI, uraauurtava ohjelmisto, joka muuntaa massatiedon esteettisiksi kaavioiksi ja kojelaudoiksi. Jos haluat yhtä hyödyllisiä vaihtoehtoja, valitse Excel tai Tableau.
3. Tilastot
Vaikka se saattaa näyttää pelottavalta, varsinkin jos olet itseoppiva, tilastot eivät ole skaalautumaton este. Tilastojen taustalla voit suhteuttaa ja analysoida tietojasi tehokkaammin. Jotkut datatieteen keskeiset käsitteet, kuten logistinen regressio ja klusterointi, perustuvat tilastoihin ja matematiikkaan.
Aiheen perustavanlaatuinen ymmärtäminen parantaa mahdollisuuksiasi hankkia datatieteen harjoittelupaikkoja ja antaa selkeämmän kuvan urapolustasi. Huomaa, että voit aloita datatieteen urasi ilman tutkintoa tilastoissa, joten älä anna sen huolestua.
Vinkkejä datatieteen harjoittelupaikan hankkimiseen
Mitkä ovat seuraavat vaiheet varmistaaksesi, että sinulla on maanvalintaharjoittelu? Monien taitojen oppiminen ei hyödytä sinua, jos et käytä niitä, joten tutustu alla oleviin ohjeisiin.
1. Työskentele henkilökohtaisten projektien parissa
Käytäntö, kuten sanotaan, tekee mestarin, ja tämä pätee myös datatieteeseen. Jotta voit tulla valituksi hyviin datatieteen harjoittelupaikkoihin, tarvitset jotain näkyvää ansioluettelossasi tai portfoliossasi, mikä luo tarpeen henkilökohtaisille projekteille.
Monilla opetussivustoilla ja kursseilla on sisäänrakennettuja projekteja tai tehtäviä, joita voit esitellä. Joten sen sijaan, että odotat, kunnes olet oppimismatkasi maaliin, rakenna projekteja hankkimallasi uudella tiedolla. Tällä tavalla sinulla on erilaisia töitä esitettävänä, kun olet valmis aloittamaan haun.
2. Luo ATS-yhteensopiva ansioluettelo ja saatekirje
Kun projektisi ovat valmiit, seuraa ansioluettelosi luonti. Ensi silmäyksellä tämä saattaa näyttää helpolta, mutta näennäisesti pienet virheet voivat maksaa sinulle myöhemmin. Yksi tällainen virhe on oppimatta jättäminen kuinka kirjoittaa ATS-ystävällinen ansioluettelo.
Vaikka tämä ei liity pelkästään datatieteeseen, se ei ole yhtä tärkeä. Ansioluettelosi tekeminen ATS-yhteensopivaksi varmistaa, että se erottuu useiden samankaltaisten joukosta. Lisäksi haluat räätälöidä saatekirjeesi tietyn harjoittelupaikan mukaan sen sijaan, että kopioisit satunnaisen näytteen Internetistä.
3. Rakenna verkostoasi osallistumalla datatieteen tapahtumiin ja teknisiin työpajoihin
Verkkosi on nettovarallisuutesi, jopa teknologiamaailmassa. Hakemustenne lisäksi viittaukset ja suositukset ovat toinen loistava tapa saada datatieteen harjoittelupaikkoja.
Laaja verkosto nostaa mahdollisuuksiasi saada tuo onnekas suositus, ja tapahtumiin osallistuminen on luotettava tapa rakentaa verkostoasi. Ei ole sääntöä kieltäytyä osallistumasta ei-teknisiin tapahtumiin, mutta hyötyisit enemmän oman markkinaraon tai siihen liittyvien alojen ihmisten verkostosta.
4. Ota yhteyttä startup-yrityksiin
Teknologiayhteisössä on yleinen väärinkäsitys, että startupit eivät tarvitse datatieteilijöitä. Tämä on kuitenkin sekä väärää että rajoittavaa. Hae vakiintuneempiin yrityksiin, mutta älä epäröi tiedustella saatavilla olevista datatieteen harjoittelupaikoista pienissä yrityksissä ja startupeissa ympärilläsi.
5. Käytä aktiivisesti GitHubia ja Kagglea
GitHub ja Kaggle ovat kuin Facebookin ja Instagramin vastineet datatieteilijöille. GitHubin avulla voit tallentaa kirjoittamasi koodit ja jakaa ne vuokrausjohtajien ja haastattelijoiden kanssa.
Toisaalta Kagglen avulla voit kirjoittaa ja jakaa Python- ja R-koodeja, osallistua analyysikursseihin ja voittaa upeita palkintoja! Molemmilla sivustoilla on hyvät ja huonot puolensa, joten voit valita, kumpaa käytät. Riippumatta siitä, mihin pidät kiinni, työnnä koodejasi usein ja rakenna vaikuttava läsnäolo.
Mistä löytää datatieteen harjoittelupaikkoja
Kun sinulla on taitosi laukussa, vankka ansioluettelo ja portfolio sekä hyvä verkosto, olet nyt oikeutettu datatieteen harjoitteluun. Tässä on muutamia sivustoja metsästyksen aloittamiseksi.
Useat yritykset ja rekrytointipäälliköt julkaisevat käytettävissä olevia harjoittelupaikkoja ja työmahdollisuuksia LinkedIn-sivuillaan. Hyödynnä tätä varmistamalla, että seuraat datatieteen tai tekniikan alan ihmisiä.
Lisäksi, kuten mikä tahansa sosiaalinen verkostoituminen, LinkedIn on henkilökohtainen mainossivusto, jota jokainen ammattilainen voi hyödyntää. Viestisi räätälöiminen datatieteen ympärille ja oppimisen edistymisen esittely voi herättää kiinnostusta yrityksissä, jotka haluavat tarjota datatieteen harjoittelupaikkoja.
Tämä sivusto on suunnattu enemmän korkeakouluopiskelijoille, joten jos olet ylioppilas, tämä on sinua varten. Rekisteröidy, hae "datatieteen harjoittelupaikat" ja hae kaikkiin, jotka herättävät kiinnostuksesi. Parasta Handshakessa on, että et tarvitse aikaisempaa kokemusta, joten se on täydellinen aloittelijalle. Muita suosittuja sivustot harjoittelupaikkojen etsimiseen sisältää Todellakin ja Lasiovi.
3. Yliopistojen työpaikat
Jos oppilaitoksessasi on työpaikkailmoitusalusta, tästä voi olla hyötyä etsiessäsi datatieteen harjoittelupaikkoja. Myös liittyvän kurssin opiskelu antaa sinulle hieman etua; ota rohkeasti yhteyttä ja kysy professoreiltasi ja ohjaajiltasi.
Aloita unelmiesi datatieteen harjoittelupaikka näillä vaiheilla
Noudattamalla yllä olevia vaiheita voit saada parhaat datatieteen harjoittelupaikat, jotka kasvattavat uraasi harppauksin. Asianmukainen koulutus on ensimmäinen askel menestyksekkääseen uraan, ja niitä on tarjolla aloittelijoille mieltymystesi mukaan. Muista, että niiden ei tarvitse olla fyysisiä; myös virtuaaliset datatieteen harjoittelut lasketaan.
