Den ultimative guide til at lande et datavidenskabspraktik

Som nybegynder inden for tech har du sikkert fundet det udfordrende at få den rigtige data science praktikplads. Spørgsmål om, hvilke firmaer man skal ansøge om og skridt til at tage pest på nytilkomne til tech-industrien. Desværre er denne bekymring ikke malplaceret, fordi praktikophold kan gøre eller bryde din datavidenskabskarriere.

Viden er magt, så at kende nogle få strategiske trin kan give dig din første datavidenskabspraktik på ingen tid. Her lærer du, hvor du skal søge efter praktikpladser, krav og solide tips til at få en datavidenskabspraktik. Fortsæt med at læse for at opdage mere.

Hvad er et datavidenskabspraktik?

Et datavidenskabspraktik er ethvert program, hvor en nybegynder i datavidenskab kan få praktisk erfaring, øve deres færdigheder og klart forstå feltets omfang. Det varer normalt omkring tre til fire måneder, men nogle kan køre i op til et år, afhængigt af organisationen.

Som praktikant i datavidenskab vil du arbejde sammen med mere erfarne fagfolk for at hente, analysere og samle data og lave professionelle rapporter om dine resultater. Disse aktiviteter kulminerer i sidste ende i værdifuld brancheerfaring, der er relevant for arbejdsgivere, udover frivilligt arbejde eller faktiske job.

Kompetencer, der kræves for en Data Science-praktik

Før du starter din søgning, er der et par færdigheder, du skal have låst på plads. At have disse færdigheder før udsendelse af ansøgninger giver dig en større chance for at lande en data science praktikplads.

Derudover vil de fleste virksomheder kræve, at ansøgere har en vis baggrundsviden, og nogle få kan give quizzer, før de optager dig. Så vi vil se et par af dem nedenfor.

1. Kendskab til programmerings- og scriptsprog

Selvom programmering ikke er en kernedel af datavidenskab, kan det hjælpe dig med at visualisere og administrere store, ustrukturerede data. Python er det mest brugte datavidenskabelige programmeringssprog, men du kan gå længere med R.

Andre datavidenskabelige sprog inkluderer Julia, Matlab, Java, SAS og C++. Husk dog, at du søger som praktikant; ingen forventer, at du ved alt fra starten.

At skrive koder og indlæringsalgoritmer vil hjælpe med at automatisere nogle processer og arrangere data, men det er ikke den eneste nødvendige færdighed for en datavidenskabspraktik. Du skal også lave diagrammer, forudsige modeller og analysere dine data korrekt. Det er her, dine datavidenskabelige værktøjer kommer ind.

Takket være teknologien har dataforskere nu muligheder for at indsamle, samle, rense og transformere data. En af disse muligheder er Microsofts Power BI, en banebrydende software, der omdanner bulkdata til æstetiske diagrammer og dashboards. For lige så nyttige alternativer, gå til Excel eller Tableau.

3. Statistikker

Selvom det kan se skræmmende ud, især hvis du er selvlærende, er statistik ikke en uskalerbar hindring. En baggrund i statistik vil gøre dig i stand til at forholde dig til og analysere dine data mere effektivt. Nogle nøglebegreber inden for datavidenskab, såsom logistisk regression og klyngedannelse, er bygget på statistik og matematik.

En grundlæggende forståelse af emnet øger dine chancer for at få datavidenskabspraktik og tegner et klarere billede af din karrierevej. Bemærk, at du kan start din datavidenskabskarriere uden en uddannelse i statistik, så lad det ikke bekymre dig.

Tips til at få din datavidenskabspraktik

Hvad er de næste skridt at tage for at sikre dig praktikpladser til valg af land? At lære mange færdigheder vil ikke gøre dig meget godt, hvis du ikke bruger dem, så læs disse tips nedenfor.

1. Arbejde med personlige projekter

Øvelse gør som man siger mester, og det gælder også for datavidenskab. For at blive udvalgt til gode data science praktikophold skal du have noget at vise i dit CV eller portfolio, hvilket skaber behov for personlige projekter.

Mange tutorialsider og kurser har indbyggede projekter eller opgaver, som du kan fremvise. Så i stedet for at vente, til du er ved målstregen på din læringsrejse, skal du bygge projekter med enhver ny viden, du tilegner dig. På denne måde har du en række forskellige opgaver at præsentere, når du er klar til at begynde din søgning.

2. Opret et ATS-kompatibelt CV og følgebrev

Når du har dine projekter klar, følger oprettelsen af ​​dit CV. Ved første øjekast kan dette virke nemt, men tilsyneladende mindre fejl kan koste dig senere. En sådan fejl er manglende læring hvordan man skriver et ATS-venligt CV.

Selvom dette ikke er strengt datavidenskabsrelateret, er det ikke mindre vigtigt. At gøre dit CV ATS-kompatibelt sikrer, at det skiller sig ud blandt flere lignende. Ydermere ønsker du at skræddersy dit følgebrev, så det passer til den specifikke praktikplads, i stedet for at kopiere en tilfældig prøve fra internettet.

3. Byg dit netværk ved at deltage i datavidenskabsbegivenheder og tekniske workshops

Dit netværk er din nettoværdi, selv i den teknologiske verden. Udover dine ansøgninger er henvisninger og anbefalinger en anden god måde at lande datavidenskabspraktik på.

Et omfattende netværk skyrocket dine udsigter til at få den heldige anbefaling, og at deltage i begivenheder er en pålidelig metode til at opbygge dit netværk. Der er ingen regel mod at deltage i ikke-teknologiske begivenheder, men du ville drage mere fordel af et netværk af mennesker i din niche eller relaterede felter.

4. Ræk ud til startups

I teknologisamfundet er der en generel misforståelse om, at startups ikke har brug for dataforskere. Dette er dog både falsk og begrænsende. Ansøg til mere etablerede firmaer, men tøv ikke med at forhøre dig om tilgængelige data science praktikpladser hos mindre virksomheder og startups omkring dig.

5. Brug GitHub og Kaggle aktivt

GitHub og Kaggle er som ækvivalenter til Facebook og Instagram for dataforskere. Med GitHub kan du gemme alle koder, du skriver, og dele dem med ansættelsesledere og interviewere.

På den anden side lader Kaggle dig skrive og dele dine Python- og R-koder, tage kurser om analyse og vinde fantastiske præmier! Begge sider har deres fordele og ulemper, så det er op til dig at vælge, hvilken du vil bruge. Uanset hvad du holder fast i, så skub ofte dine koder og opbyg en imponerende tilstedeværelse.

Hvor finder man datavidenskabspraktik

Med dine kompetencer i bagagen, et solidt CV og portfolio og et godt netværk, er du nu berettiget til data science-praktik. Her er et par steder, hvor du kan begynde din jagt.

Flere firmaer og ansættelsesledere lægger ledige praktikophold og jobmuligheder ud på deres LinkedIn-sider. For at drage fordel af dette skal du sikre dig, at du følger folk inden for datavidenskaben eller den tekniske niche.

Ligesom enhver socialt netværksside er LinkedIn også et personligt reklamewebsted, som enhver professionel kan udnytte. At skræddersy dine indlæg omkring datavidenskab og fremvise dine læringsfremskridt kan generere interesse fra virksomheder, der ønsker at tilbyde praktikpladser i datavidenskab.

Dette websted er mere målrettet universitetsstuderende, så hvis du er en bachelor, er dette noget for dig. Du skal blot tilmelde dig, søge efter "data science praktikpladser", og ansøge på dem, der vækker din interesse. Det bedste ved Handshake er, at du ikke behøver tidligere erfaring, hvilket gør det perfekt til en nybegynder. Andre populære hjemmesider til at finde praktikpladser omfatte Ja og Glasdør.

3. Universitetets jobnævn

Hvis din institution har en jobopslagsplatform, kan dette være en fordel i din søgen efter datavidenskabspraktik. At studere et relateret kursus giver dig også en lille fordel; Du er velkommen til at kontakte og stille forespørgsler fra dine professorer og instruktører.

Land din drøm i datavidenskabspraktik med disse trin

Ved at følge ovenstående trin kan du lande de bedste datavidenskabspraktikpladser, der vil vokse din karriere med stormskridt. Korrekt træning er det første skridt til en succesfuld karriere, og der er en verden af ​​dem for begyndere, afhængigt af dine præferencer. Husk, de behøver ikke at være fysiske; virtuelle datavidenskabspraktik tæller også med.