Der ultimative Leitfaden für die Landung eines Data Science-Praktikums

Als Anfänger in der Technik haben Sie es wahrscheinlich als schwierig empfunden, das richtige Data Science-Praktikum zu finden. Fragen dazu, bei welchen Firmen man sich bewerben sollte, und Schritte, um Plage-Neulinge in die Technologiebranche zu bringen. Leider ist diese Sorge nicht unangebracht, denn Praktika können Ihre Data-Science-Karriere beeinflussen oder zerstören.

Wissen ist Macht. Wenn Sie also ein paar strategische Schritte kennen, können Sie im Handumdrehen Ihr erstes Data-Science-Praktikum erhalten. Hier erfahren Sie, wo Sie nach Praktika suchen, Anforderungen und solide Tipps für ein Data-Science-Praktikum. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Was ist ein Data-Science-Praktikum?

Ein Data-Science-Praktikum ist jedes Programm, bei dem ein Anfänger in Data Science praktische Erfahrungen sammeln, seine Fähigkeiten üben und den Umfang des Bereichs klar verstehen kann. Es dauert in der Regel etwa drei bis vier Monate, einige können jedoch je nach Organisation bis zu einem Jahr dauern.

Als Data-Science-Praktikant arbeiten Sie mit erfahreneren Fachleuten zusammen, um Daten abzurufen, zu analysieren und zusammenzustellen und professionelle Berichte über Ihre Ergebnisse zu erstellen. Diese Aktivitäten gipfeln schließlich in wertvollen Branchenerfahrungen, die für Arbeitgeber relevant sind, neben Freiwilligenarbeit oder tatsächlichen Jobs.

Erforderliche Fähigkeiten für ein Data Science-Praktikum

Bevor Sie mit der Suche beginnen, müssen Sie sich einige Fähigkeiten angeeignet haben. Wenn Sie diese Fähigkeiten vor dem Versenden von Bewerbungen haben, haben Sie eine höhere Chance, ein Data-Science-Praktikum zu bekommen.

Darüber hinaus verlangen die meisten Unternehmen, dass die Bewerber über ein gewisses Hintergrundwissen verfügen, und einige geben möglicherweise Tests ab, bevor sie Sie zulassen. Deshalb werden wir einige davon unten sehen.

1. Kenntnisse in Programmier- und Skriptsprachen

Obwohl Programmieren kein zentraler Bestandteil der Datenwissenschaft ist, kann es Ihnen dabei helfen, große, unstrukturierte Daten zu visualisieren und zu verwalten. Python ist die am häufigsten verwendete Data-Science-Programmiersprache, aber Sie können mit R noch weiter gehen.

Andere Data-Science-Sprachen sind Julia, Matlab, Java, SAS und C++. Denken Sie jedoch daran, dass Sie sich als Praktikant bewerben; Niemand erwartet, dass Sie alles von Anfang an wissen.

Das Schreiben von Codes und Lernalgorithmen hilft dabei, einige Prozesse zu automatisieren und Daten zu ordnen, aber das ist nicht die einzige notwendige Fähigkeit für ein Data-Science-Praktikum. Sie müssen auch Diagramme erstellen, Modelle vorhersagen und Ihre Daten richtig analysieren. Hier kommen Ihre Data-Science-Tools ins Spiel.

Dank der Technologie haben Data Scientists jetzt Optionen zum Sammeln, Zusammenstellen, Bereinigen und Transformieren von Daten. Eine dieser Optionen ist Microsofts Power BI, eine bahnbrechende Software, die Massendaten in ästhetische Diagramme und Dashboards umwandelt. Für ebenso nützliche Alternativen entscheiden Sie sich für Excel oder Tableau.

3. Statistiken

Während es entmutigend aussehen mag, besonders wenn Sie selbst lernen, sind Statistiken keine unüberwindbare Hürde. Ein statistischer Hintergrund ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten effektiver zuzuordnen und zu analysieren. Einige Schlüsselkonzepte in der Datenwissenschaft, wie logistische Regression und Clustering, bauen auf Statistik und Mathematik auf.

Ein grundlegendes Verständnis des Themas erhöht Ihre Chancen auf Data Science-Praktika und zeichnet ein klareres Bild Ihres Karrierewegs. Beachten Sie, dass Sie können Starten Sie Ihre Data-Science-Karriere ohne Abschluss in Statistiken, also lass dich davon nicht beunruhigen.

Tipps für Ihr Data Science-Praktikum

Was sind die nächsten Schritte, die Sie unternehmen müssen, um sicherzustellen, dass Sie Praktikumsplätze erhalten? Das Erlernen vieler Fähigkeiten wird Ihnen nicht viel nützen, wenn Sie sie nicht anwenden, also studieren Sie diese Hinweise unten.

1. Arbeite an persönlichen Projekten

Übung macht bekanntlich den Meister, das gilt auch für Data Science. Um für gute Data-Science-Praktika ausgewählt zu werden, müssen Sie etwas in Ihrem Lebenslauf oder Portfolio zeigen, was den Bedarf an persönlichen Projekten schafft.

Viele Tutorial-Websites und -Kurse verfügen über integrierte Projekte oder Aufgaben, die Sie präsentieren können. Anstatt also zu warten, bis Sie die Ziellinie Ihrer Lernreise erreicht haben, erstellen Sie Projekte mit neuem Wissen, das Sie erwerben. Auf diese Weise haben Sie eine Vielzahl von Arbeiten zu präsentieren, wenn Sie bereit sind, mit der Suche zu beginnen.

2. Erstellen Sie einen ATS-konformen Lebenslauf und ein Anschreiben

Sobald Sie Ihre Projekte fertig haben, folgt die Erstellung Ihres Lebenslaufs. Auf den ersten Blick mag dies einfach erscheinen, aber scheinbar kleine Fehler können Sie später teuer zu stehen kommen. Ein solcher Fehler ist das Nichtlernen wie man einen ATS-freundlichen Lebenslauf schreibt.

Obwohl dies nicht ausschließlich mit Data Science zu tun hat, ist es nicht weniger wichtig. Wenn Sie Ihren Lebenslauf ATS-konform gestalten, wird sichergestellt, dass er sich von mehreren ähnlichen abhebt. Außerdem möchten Sie Ihr Anschreiben auf das konkrete Praktikum abstimmen und nicht stichprobenartig aus dem Internet kopieren.

3. Bauen Sie Ihr Netzwerk auf, indem Sie an Data Science-Veranstaltungen und Tech-Workshops teilnehmen

Ihr Netzwerk ist Ihr Vermögen, auch in der Tech-Welt. Neben Ihren Bewerbungen sind Empfehlungen und Empfehlungen eine weitere gute Möglichkeit, Data-Science-Praktika zu landen.

Ein umfangreiches Netzwerk lässt Ihre Aussichten auf diese glückliche Empfehlung in die Höhe schnellen, und die Teilnahme an Veranstaltungen ist eine zuverlässige Methode, um Ihr Netzwerk aufzubauen. Es gibt keine Regel gegen die Teilnahme an Nicht-Tech-Events, aber Sie würden mehr von einem Netzwerk von Menschen in Ihrer Nische oder verwandten Bereichen profitieren.

4. Erreichen Sie Startups

In der Tech-Community gibt es ein allgemeines Missverständnis, dass Startups keine Data Scientists brauchen. Dies ist jedoch sowohl falsch als auch einschränkend. Bewerben Sie sich bei etablierteren Unternehmen, aber zögern Sie nicht, sich nach verfügbaren Data-Science-Praktika bei kleineren Unternehmen und Startups in Ihrer Nähe zu erkundigen.

5. Nutzen Sie aktiv GitHub und Kaggle

GitHub Und Kaggle sind wie die Äquivalente von Facebook und Instagram für Data Scientists. Mit GitHub können Sie alle von Ihnen geschriebenen Codes speichern und sie mit Personalchefs und Interviewern teilen.

Auf der anderen Seite können Sie mit Kaggle Ihre Python- und R-Codes schreiben und teilen, an Analysekursen teilnehmen und tolle Preise gewinnen! Beide Seiten haben ihre Vor- und Nachteile, also liegt es an Ihnen zu wählen, welche Sie verwenden möchten. Wobei Sie auch bleiben, drücken Sie häufig Ihre Codes und bauen Sie eine beeindruckende Präsenz auf.

Wo finde ich Data Science Praktika?

Mit Ihren Fähigkeiten in der Tasche, einem soliden Lebenslauf und Portfolio sowie einem guten Netzwerk sind Sie jetzt für Data-Science-Praktika qualifiziert. Hier sind ein paar Seiten, um Ihre Jagd zu beginnen.

Mehrere Unternehmen und Personalchefs veröffentlichen verfügbare Praktika und Stellenangebote auf ihren LinkedIn-Seiten. Um dies zu nutzen, stellen Sie sicher, dass Sie Menschen in der Data Science- oder Tech-Nische folgen.

Außerdem ist LinkedIn, wie jede soziale Netzwerkseite, eine persönliche Werbeseite, die jeder Profi nutzen kann. Wenn Sie Ihre Beiträge auf Data Science zuschneiden und Ihren Lernfortschritt präsentieren, kann dies das Interesse von Unternehmen wecken, die Data Science-Praktika anbieten möchten.

Diese Seite richtet sich eher an College-Studenten, also wenn Sie ein Student sind, ist diese Seite für Sie. Melden Sie sich einfach an, suchen Sie nach „Datenwissenschaftspraktika“ und bewerben Sie sich bei allen, die Ihr Interesse wecken. Das Beste an Handshake ist, dass Sie keine Vorkenntnisse benötigen, was es perfekt für Anfänger macht. Andere beliebt Websites zur Praktikumssuche enthalten In der Tat Und Glastür.

3. Jobbörsen der Universitäten

Wenn Ihre Institution über eine Stellenausschreibungsplattform verfügt, könnte dies bei Ihrer Suche nach Data-Science-Praktika von Vorteil sein. Außerdem verschafft Ihnen das Studium eines verwandten Kurses einen leichten Vorteil; Fühlen Sie sich frei, Ihre Professoren und Dozenten zu kontaktieren und Anfragen zu stellen.

Mit diesen Schritten landen Sie Ihr Traumpraktikum in Data Science

Indem Sie die oben genannten Schritte befolgen, können Sie die besten Data-Science-Praktika an Land ziehen, die Ihre Karriere sprunghaft vorantreiben werden. Richtiges Training ist der erste Schritt zu einer erfolgreichen Karriere, und es gibt eine Welt davon für Anfänger, je nach Ihren Vorlieben. Denken Sie daran, dass sie nicht physisch sein müssen; Auch virtuelle Data-Science-Praktika zählen dazu.