Galīgais ceļvedis datu zinātnes prakses iegūšanai

Kā iesācējs tehnoloģiju jomā jums, iespējams, ir bijis grūti iegūt pareizo datu zinātnes praksi. Jautājumi par to, kurās firmās pieteikties, un soļi, kas skar jaunpienācējus tehnoloģiju nozarē. Diemžēl šīs bažas nav nevietā, jo prakse var padarīt vai izjaukt jūsu datu zinātnes karjeru.

Zināšanām ir spēks, tāpēc, zinot dažus stratēģiskus soļus, varēsiet ātri iegūt pirmo datu zinātnes praksi. Šeit jūs uzzināsit, kur meklēt prakses vietas, prasības un pārliecinošus padomus datu zinātnes prakses iegūšanai. Turpiniet lasīt, lai uzzinātu vairāk.

Kas ir datu zinātnes prakse?

Datu zinātnes prakse ir jebkura programma, kurā datu zinātnes iesācējs var iegūt praktisku pieredzi, praktizēt savas prasmes un skaidri izprast jomas darbības jomu. Tas parasti ilgst apmēram trīs līdz četrus mēnešus, bet daži var ilgt līdz pat gadam, atkarībā no organizācijas.

Kā datu zinātnes praktikants jūs strādāsit ar pieredzējušākiem profesionāļiem, lai iegūtu, analizētu un salīdzinātu datus un sagatavotu profesionālus ziņojumus par saviem atklājumiem. Šīs aktivitātes galu galā vainagosies ar vērtīgu nozares pieredzi, kas ir svarīga darba devējiem, ne tikai brīvprātīgā darba vai faktiskās darbavietas.

Datu zinātnes praksei nepieciešamās prasmes

Pirms sākat meklēšanu, jums ir jāfiksē dažas prasmes. Apgūstot šīs prasmes pirms pieteikumu nosūtīšanas, jums ir lielāka iespēja iegūt datu zinātnes praksi.

Turklāt lielākā daļa uzņēmumu prasīs, lai pretendentiem būtu zināmas pamatzināšanas, un daži var uzdot viktorīnas pirms jūsu uzņemšanas. Tāpēc mēs redzēsim dažus no tiem zemāk.

1. Programmēšanas un skriptu valodu zināšanas

Lai gan programmēšana nav datu zinātnes galvenā sastāvdaļa, tā var palīdzēt vizualizēt un pārvaldīt lielus, nestrukturētus datus. Python ir visbiežāk izmantotā datu zinātnes programmēšanas valoda, taču jūs varat iet tālāk, izmantojot R.

Citas datu zinātnes valodas ir Julia, Matlab, Java, SAS un C++. Tomēr atcerieties, ka jūs piesakāties kā praktikants; neviens negaida, ka tu visu zināsi no paša sākuma.

Kodu rakstīšana un mācīšanās algoritmi palīdzēs automatizēt dažus procesus un sakārtot datus, taču tā nav vienīgā nepieciešamā prasme datu zinātnes praksē. Jums būs arī jāizveido diagrammas, jāparedz modeļi un pareizi jāanalizē dati. Šeit tiek izmantoti jūsu datu zinātnes rīki.

Pateicoties tehnoloģijām, datu zinātniekiem tagad ir iespējas datu vākšanai, salīdzināšanai, tīrīšanai un pārveidošanai. Viena no šīm iespējām ir Microsoft Power BI, revolucionāra programmatūra, kas pārveido lielapjoma datus estētiskās diagrammās un informācijas paneļos. Lai iegūtu tikpat noderīgas alternatīvas, izmantojiet programmu Excel vai Tableau.

3. Statistika

Lai gan tas var šķist biedējoši, it īpaši, ja mācāties pašmācības ceļā, statistika nav mērogojams šķērslis. Pamatinformācija par statistiku ļaus jums efektīvāk saistīt un analizēt savus datus. Daži datu zinātnes galvenie jēdzieni, piemēram, loģistikas regresija un klasterizācija, ir balstīti uz statistiku un matemātiku.

Pamata izpratne par šo tēmu palielina jūsu iespējas iegūt datu zinātnes praksi un sniedz skaidrāku priekšstatu par jūsu karjeras ceļu. Ņemiet vērā, ka varat sāciet savu karjeru datu zinātnē bez grāda statistikā, tāpēc neļaujiet tam jūs uztraukties.

Padomi datu zinātnes prakses iegūšanai

Kādi ir nākamie soļi, kas jāveic, lai nodrošinātu zemes izvēles praksi? Daudzu prasmju apgūšana nenāks par labu, ja tās neizmantojat, tāpēc izpētiet tālāk sniegtos norādījumus.

1. Darbs pie personīgajiem projektiem

Prakse, kā saka, padara perfektu, un tas attiecas arī uz datu zinātni. Lai tiktu izvēlēts labām datu zinātnes praksēm, jums ir nepieciešams kaut kas, kas jāparāda jūsu CV vai portfolio, radot vajadzību pēc personīgiem projektiem.

Daudzās apmācību vietnēs un kursos ir iebūvēti projekti vai uzdevumi, kurus varat demonstrēt. Tāpēc tā vietā, lai gaidītu, līdz esat mācību brauciena finiša taisnē, veidojiet projektus, izmantojot visas iegūtās jaunās zināšanas. Tādā veidā jums būs daudz dažādu darbu, ko prezentēt, kad būsit gatavs sākt meklēšanu.

2. Izveidojiet ATS saderīgu CV un pavadvēstuli

Kad esat sagatavojis projektus, izveidojiet savu CV. No pirmā acu uzmetiena tas var šķist vienkārši, taču šķietami nelielas kļūdas vēlāk var maksāt. Viena no šādām kļūdām ir nespēja mācīties kā uzrakstīt ATS draudzīgu CV.

Lai gan tas nav stingri saistīts ar datu zinātni, tas nav mazāk svarīgi. Padarot savu CV saderīgu ar ATS, tiek nodrošināts, ka tas izceļas starp vairākiem līdzīgiem. Turklāt jūs vēlaties pielāgot savu pavadvēstuli, lai tā atbilstu konkrētajai praksei, nevis kopēt nejaušu paraugu no interneta.

3. Veidojiet savu tīklu, apmeklējot datu zinātnes pasākumus un tehniskos seminārus

Jūsu tīkls ir jūsu tīrā vērtība pat tehnoloģiju pasaulē. Papildus jūsu pieteikumiem ieteikumi un ieteikumi ir vēl viens lielisks veids, kā iegūt datu zinātnes praksi.

Plašs tīkls palielina jūsu izredzes saņemt šo laimīgo ieteikumu, un pasākumu apmeklēšana ir uzticama tīkla izveides metode. Nav noteikumu, kas aizliegtu apmeklēt pasākumus, kas nav saistīti ar tehnoloģijām, taču jūs gūtu lielāku labumu no cilvēku tīkla jūsu nišā vai saistītās jomās.

4. Sazinieties ar jaunajiem uzņēmumiem

Tehnoloģiju aprindās valda vispārējs nepareizs uzskats, ka jaunizveidotiem uzņēmumiem nav vajadzīgi datu zinātnieki. Tomēr tas ir gan nepatiess, gan ierobežojošs. Piesakieties vairāk pazīstamos uzņēmumos, taču nevilcinieties jautāt par pieejamām datu zinātnes praksēm mazākos uzņēmumos un jaunizveidotos uzņēmumos.

5. Aktīvi izmantojiet GitHub un Kaggle

GitHub un Kaggle ir kā Facebook un Instagram ekvivalenti datu zinātniekiem. Izmantojot GitHub, varat saglabāt visus rakstītos kodus un kopīgot tos ar darbā pieņemšanas vadītājiem un intervētājiem.

No otras puses, Kaggle ļauj rakstīt un kopīgot savus Python un R kodus, apmeklēt analīzes kursus un laimēt pārsteidzošas balvas! Abām vietnēm ir savi plusi un mīnusi, tāpēc jūs varat izvēlēties, kuru izmantot. Neatkarīgi no tā, ko pieturaties, bieži piespiediet savus kodus un izveidojiet iespaidīgu klātbūtni.

Kur atrast datu zinātnes prakses vietas

Izmantojot savas prasmes, stabilu CV un portfolio, kā arī labu tīklu, tagad esat tiesīgs piedalīties datu zinātnes praksē. Šeit ir dažas vietnes, lai sāktu medības.

Vairāki uzņēmumi un darbā pieņemšanas vadītāji savās LinkedIn lapās publicē pieejamās prakses un darba iespējas. Lai to izmantotu, sekojiet cilvēkiem datu zinātnes vai tehnoloģiju nišā.

Tāpat kā jebkura sociālā tīkla vietne, arī LinkedIn ir personīga reklāmu vietne, ko var izmantot ikviens profesionālis. Ziņu pielāgošana datu zinātnei un mācību progresa demonstrēšana var radīt interesi no uzņēmumiem, kas vēlas piedāvāt datu zinātnes prakses vietas.

Šī vietne ir vairāk paredzēta koledžas studentiem, tāpēc, ja esat bakalaura students, šī vietne ir paredzēta jums. Vienkārši reģistrējieties, meklējiet “datu zinātnes prakses vietas” un piesakieties jebkuram, kas izraisa jūsu interesi. Labākā rokasspiediena daļa ir tāda, ka jums nav nepieciešama iepriekšēja pieredze, tāpēc tas ir lieliski piemērots iesācējiem. Citi populāri tīmekļa vietnes prakses vietu meklēšanai ietver Patiešām un Stikla durvis.

3. Universitātes darba padomes

Ja jūsu iestādei ir darba sludinājumu platforma, tas varētu būt noderīgi, meklējot datu zinātnes prakses vietas. Arī saistīta kursa studēšana dod jums nelielu priekšrocību; nekautrējieties sazināties un uzdot jautājumus no saviem profesoriem un pasniedzējiem.

Veiciet šos soļus savā sapņu datu zinātnes praksē

Veicot iepriekš minētās darbības, varat iegūt labākās datu zinātnes prakses vietas, kas lēcieniem un robežām attīstīs jūsu karjeru. Pareiza apmācība ir pirmais solis uz veiksmīgu karjeru, un iesācējiem ir pieejamas dažādas apmācības atkarībā no jūsu vēlmēm. Atcerieties, ka tiem nav jābūt fiziskiem; tiek ieskaitītas arī virtuālās datu zinātnes prakses.