Szeretne betörni az adattudomány területére? Tudja meg, hogyan szerezheti meg álmai gyakornoki helyét ezzel a tökéletes útmutatóval.
Kezdőként a technikában valószínűleg kihívást jelent a megfelelő adattudományi gyakorlat megszerzése. Kérdések arról, hogy mely cégekhez kell jelentkezni, és milyen lépések sújtják a technológiai iparág újoncait. Sajnos ez az aggodalom nem helytelen, mert a szakmai gyakorlatok megzavarhatják vagy megtörhetik adattudományi karrierjét.
A tudás hatalom, így néhány stratégiai lépés ismeretében pillanatok alatt elérheti az első adattudományi gyakorlatot. Itt megtudhatja, hol kereshet gyakornoki helyeket, követelményeket és megbízható tippeket az adattudományi gyakorlat megszerzéséhez. Olvasson tovább, hogy többet tudjon meg.
Mi az adattudományi gyakorlat?
Az adattudományi gyakorlat minden olyan program, ahol az adattudományban kezdők gyakorlati tapasztalatokat szerezhetnek, gyakorolhatják készségeiket, és egyértelműen megérthetik a terület hatókörét. Általában körülbelül három-négy hónapig tart, de egyesek akár egy évig is tarthatnak, a szervezettől függően.
Adattudományi gyakornokként tapasztaltabb szakemberekkel dolgozhat az adatok lekérése, elemzése és összegyűjtése, valamint az eredményekről szóló professzionális jelentések elkészítése érdekében. Ezek a tevékenységek végül az önkéntes munka vagy a tényleges munkák mellett a munkáltatók számára releváns értékes iparági tapasztalatok megszerzésében csúcsosodnak ki.
Adattudományi gyakorlathoz szükséges készségek
Mielőtt elkezdené a keresést, bizonyos készségeket kell rögzítenie. Ha rendelkezik ezekkel a készségekkel a jelentkezések kiküldése előtt, nagyobb esélye van adattudományi gyakorlatra.
Ezen túlmenően a legtöbb vállalat megköveteli, hogy a jelentkezők rendelkezzenek némi háttértudással, és néhányan kvízt is készíthetnek, mielőtt felvételt nyernének. Tehát az alábbiakban néhányat láthatunk közülük.
1. Programozási és szkriptnyelvek ismerete
Bár a programozás nem az adattudomány alapvető része, segíthet a nagy, strukturálatlan adatok megjelenítésében és kezelésében. A Python a leggyakrabban használt adattudományi programozási nyelv, de az R-vel tovább is lehet lépni.
Egyéb adattudományi nyelvek közé tartozik a Julia, a Matlab, a Java, a SAS és a C++. Ne feledje azonban, hogy gyakornokként jelentkezik; senki sem várja el tőled, hogy mindent tudj az elejétől fogva.
A kódok és a tanulási algoritmusok írása segít bizonyos folyamatok automatizálásában és az adatok elrendezésében, de ez nem az egyetlen szükséges készség egy adattudományi gyakorlathoz. Ezenkívül diagramokat kell készítenie, modelleket kell előre jeleznie, és megfelelően elemeznie kell az adatokat. Itt jönnek be az adattudományi eszközei.
A technológiának köszönhetően az adatkutatóknak most lehetőségük van az adatok gyűjtésére, összeállítására, tisztítására és átalakítására. Ezen lehetőségek egyike az Microsoft Power BI, egy úttörő szoftver, amely a tömeges adatokat esztétikai diagramokká és műszerfalakká alakítja. Ugyanilyen hasznos alternatívákért válassza az Excelt vagy a Tableau-t.
3. Statisztika
Bár ijesztőnek tűnhet, különösen, ha önállóan tanul, a statisztika nem jelent skálázhatatlan akadályt. A statisztikai háttér lehetővé teszi, hogy hatékonyabban kapcsolódjon az adatokhoz és elemezze azokat. Az adattudomány néhány kulcsfogalma, mint például a logisztikai regresszió és a klaszterezés, a statisztikákra és a matematikára épül.
A téma alapvető megértése növeli az esélyeit az adattudományi gyakorlatok megszerzésére, és tisztább képet fest karrierjéről. Vegye figyelembe, hogy megteheti diploma nélkül kezdje meg adattudományi pályafutását a statisztikákban, szóval ez ne aggódjon.
Tippek adattudományi gyakorlat megszerzéséhez
Melyek a következő lépések a földválasztási gyakorlatok biztosítása érdekében? Sok készség elsajátítása nem tesz sok hasznot, ha nem használja őket, ezért tanulmányozza át ezeket a mutatókat.
1. Munka személyes projekteken
Ahogy mondani szokás, a gyakorlat teszi a mestert, és ez vonatkozik az adattudományra is. Ahhoz, hogy kiválasszon egy jó adattudományi gyakorlatra, meg kell mutatnia valamit az önéletrajzában vagy portfóliójában, ami szükségessé teszi a személyes projekteket.
Sok oktatówebhely és kurzus tartalmaz beépített projekteket vagy feladatokat, amelyeket bemutathat. Tehát ahelyett, hogy megvárná, amíg a tanulási útja végére ér, építsen projekteket bármilyen új tudással, amelyet megszerzett. Ily módon számos bemutatandó munkája lesz, amikor készen áll a keresés megkezdésére.
2. Hozzon létre egy ATS-kompatibilis önéletrajzot és kísérőlevelet
Miután elkészült a projektje, az önéletrajz elkészítése következik. Első pillantásra ez könnyűnek tűnhet, de az apróbbnak tűnő hibák később sokba kerülhetnek. Az egyik ilyen hiba a tanulás elmulasztása hogyan kell ATS-barát önéletrajzot írni.
Bár ez nem szorosan az adattudományhoz kapcsolódik, nem kevésbé fontos. Az önéletrajz ATS-kompatibilissé tétele biztosítja, hogy kitűnjön több hasonló közül. Ezenkívül a motivációs levelet az adott szakmai gyakorlathoz szeretné szabni, ahelyett, hogy véletlenszerű mintát másolna le az internetről.
3. Építse fel hálózatát adattudományi eseményeken és műszaki workshopokon való részvétellel
A hálózat az Ön nettó értéke, még a technológiai világban is. A jelentkezések mellett az ajánlások és ajánlások egy másik nagyszerű módja annak, hogy adattudományi gyakorlatot szerezzen.
A kiterjedt hálózat az egekbe emeli esélyeit arra, hogy megkapja ezt a szerencsés ajánlást, és az eseményeken való részvétel megbízható módszer a hálózat kiépítésére. Nincs szabály a nem technológiai eseményeken való részvétel ellen, de többet profitálhatna egy olyan hálózatból, amely a saját résén vagy a kapcsolódó területeken tevékenykedik.
4. Forduljon az induló vállalkozásokhoz
A technológiai közösségben általános tévhit él, hogy a startupoknak nincs szükségük adattudósokra. Ez azonban egyszerre hamis és korlátozó. Jelentkezzen bejáratottabb cégeknél, de ne habozzon érdeklődni a rendelkezésre álló adattudományi gyakorlatokról a környezetében lévő kisebb cégeknél és startupoknál.
5. Aktívan használja a GitHub-ot és a Kaggle-t
GitHub és Kaggle olyanok, mint a Facebook és az Instagram megfelelői az adattudósok számára. A GitHub segítségével bármilyen kódot tárolhat, amelyet írt, és megoszthatja azokat a munkaerő-felvételi vezetőkkel és kérdezőbiztosokkal.
Másrészt a Kaggle lehetővé teszi Python és R kódok megírását és megosztását, elemzési kurzusok elvégzését és elképesztő díjak megnyerését! Mindkét webhelynek megvannak a maga előnyei és hátrányai, így Ön dönti el, melyiket használja. Bármelyiket is ragaszkodik, gyakran nyomja meg kódjait, és építsen lenyűgöző jelenlétet.
Hol találhatók adattudományi gyakorlatok
A zsákban lévő készségeivel, szilárd önéletrajzával és portfóliójával, valamint jó hálózatával mostantól jogosult adattudományi gyakorlatra. Íme néhány webhely a vadászat megkezdéséhez.
Számos cég és munkaerő-felvételi vezető tesz közzé elérhető szakmai és munkalehetőségeket a LinkedIn oldalain. Ennek kihasználása érdekében ügyeljen arra, hogy kövesse az adattudományi vagy technológiai rést.
Ezenkívül, mint minden közösségi oldal, a LinkedIn is egy személyes hirdetési oldal, amelyet minden szakember kihasználhat. Ha posztjait az adattudomány köré szabja, és bemutatja tanulási előrehaladását, az felkeltheti az adattudományi gyakorlatot kínálni kívánó vállalatok érdeklődését.
Ez az oldal inkább főiskolai hallgatókat céloz meg, így ha Ön egyetemista, ez az Ön számára készült. Egyszerűen regisztráljon, keressen rá az „adattudományi gyakorlatokra”, és jelentkezzen minden olyanra, amely felkelti érdeklődését. A Handshake legjobb része az, hogy nincs szüksége korábbi tapasztalatra, így tökéletes kezdőknek. Egyéb népszerű weboldalak gyakornoki helyek keresésére tartalmazza Valóban és Üvegajtó.
3. Egyetemi állástáblák
Ha intézménye rendelkezik álláshirdetési platformmal, akkor ez hasznos lehet az adattudományi gyakorlatok keresésében. Ezenkívül egy kapcsolódó kurzus tanulmányozása némi előnyt jelent; bátran forduljon professzoraihoz és oktatóihoz, és érdeklődjön tőlük.
Töltsd le álmaid adattudományi gyakorlatát ezekkel a lépésekkel
A fenti lépések követésével megszerezheti a legjobb adattudományi gyakorlatokat, amelyek ugrásszerűen növelik karrierjét. A megfelelő képzés az első lépés a sikeres karrierhez, és a kezdőknek is van egy világa, az Ön preferenciáitól függően. Ne feledje, nem kell fizikainak lenniük; a virtuális adattudományi gyakorlatok is számítanak.
