Ваше руководство по прохождению стажировки специалиста по данным

Получить работу в области науки о данных непросто из-за широкого набора навыков. Большинство компаний не знают, какой набор навыков им нужен. С другой стороны, некоторым компаниям требуются очень специфические требования к предметной области, навыкам и опыту. Наука о данных — это новая область, и компании также сталкиваются с проблемами при поиске подходящих кандидатов.

Для стажировки в области науки о данных вы должны быть готовы с набором навыков. Если вы хорошо разбираетесь в python и машинном обучении, подайте заявку на такие же роли или, если вы хорошо разбираетесь в компьютерном зрении, подайте заявку на такие роли. Основное намерение состоит в том, чтобы хорошо освоить 2–3 основных навыка в области науки о данных (таких как R, Python, SQL, Excel, статистика, ML, NLP, DL, Hadoop, Spark), потому что наука о данных имеет множество навыков и как свежее, ты не можешь быть хорош во всем. В науке о данных есть 3 основные должности: специалист по данным, аналитик данных и инженер данных. Роли специалиста по данным также имеют домен Core Machine Learning, NLP и Computer Vision. Вы должны четко понимать, какую роль вы хотите.

Кроме того, не каждый стартап должен предлагать стажировку. Некоторые из них будут предлагать, а некоторые нет. На мой взгляд, вы должны сделать следующие вещи:

  • Составьте список стартапов в вашей области предпочтений (в области науки о данных).
  • Начните подавать заявку через их веб-сайт или отправив свое резюме по электронной почте, вы также можете подать заявку через порталы вакансий.
  • Начните искать стажировки на портале стажировок, таких как стажировки, Интерншала, но мой личный опыт с Интерншалой не очень хороший. Если погуглить, то можно найти кучу таких сайтов.
  • Один из лучших способов — связаться с ними напрямую через LinkedIn, где вы можете искать стажировки.
  • Вы также можете работать с любым профессором, у которого есть интересный проект в области науки о данных для вашей стажировки, который может повысить вашу карьеру и получить конкретные фундаментальные знания.

Возможно, некоторые из стартапов могут напрямую нанять новичка на требуемую должность. Так что подготовьте свое резюме и сопроводительное письмо, начните подавать заявку и подготовьтесь к собеседованию. Проведите несколько имитационных интервью с друзьями и одноклассниками.

Спасибо за чтение :)

Если вы хотите изучить науку о данных, вы можете попробовать учебные пособия, проекты, задания и курсы на DataCamp.

Больше таких статей вы можете найти в моем блоге Machine Learning Geek.

Свяжитесь со мной в Linkedin: https://www.linkedin.com/in/avinash-navlani/