Kā nodrošināt savu pirmo datu zinātnes praksi

Izmēģiniet Mūsu Instrumentu Problēmu Novēršanai

Datu zinātne turpina strauju izaugsmi, jo organizācijas atzīst vērtību, kas iegūta no uzlabotas analītikas. Tas pastiprina pieprasījumu pēc tehniskajiem talantiem pat praktikantu līmenī, sniedzot studentiem iespējas iegūt kritisku pieredzi. Saprotot, kas liek datu zinātnes komandām sponsorēt praktikantus, kā arī mērķtiecīgu pozicionēšanu, pastāv liela iespējamība, ka tiks nodrošināts pārsteidzošs pirmais solis ceļā uz atalgojošu karjeru.

Kāpēc uzņēmumi vēlas datu zinātnes praktikantus?

Motivācijas organizācijām, kas piedāvā datu zinātnes praksi, ir šādas:

  • Agrīna talanta novērtēšana - Novērtējiet prasmes, lai paplašinātu pilna laika piedāvājumus
  • Jaunas domāšanas injekcija - Svaigas perspektīvas no akadēmiskajām aprindām
  • Rentabls darbs - Pabeigt nelielus, bet vērtīgus projektus
  • Atgriezties kopienai - Nodrošiniet studentu izaugsmi

Izpratne par šiem virzītājspēkiem ļauj pielāgot lietojumprogrammas, lai darba devējam būtu lielākas iespējas iegūt amatus.

Datu zinātnes praktikanta pienākumi

Tipiskās darbības, kas piešķirtas datu zinātnes praktikantiem, ir šādas:

  • Datu izpēte — atklājiet analīzes tendences un modeļus
  • Modeļu izstrāde – Prototipu prognozējošie vai aprakstošie modeļi
  • Uzņēmējdarbības analīze — izpētiet lietojuma gadījumus, lai atrisinātu ar datu zinātni
  • Infrastruktūra — palīdziet uzlabot datu cauruļvadus, automatizāciju utt

Lielākas komandas izmanto praktikantus kā papildu joslas platumu, savukārt mazākas grupas paļaujas uz to, ka viņi risina pašmērķīgus projektus minimālā uzraudzībā. Pielāgojiet cerības un izvietojumu atbilstoši katrai situācijai.

Datu zinātnes pamatprasmes

Galvenās spējas, kas tiek novērtētas datu zinātnes prakses funkcijās, ietver:

  • Python un R Fluency - Programmēšana datu uzdevumiem
  • SQL prasme - datu bāzu vaicājumi analīzei
  • Datu vizualizācija - Ātra ieskatu sniegšana
  • Eksperimentēšana - A/B testēšana un statistikas jēdzieni
  • Komunikācija - Vienkārši izskaidrojiet sarežģītas tēmas

Šo pamatinstrumentu nostiprināšana ievērojami nostiprina kandidatūru, lai gan papildu specializācija demonstrē plašākas iespējas, kas tiks apspriestas tālāk.

Specializācijas

Dažas specializētas datu zinātnes apakšnozares, kas piesaista pieaugošu pieprasījumu, ir:

  • Mašīnmācības inženierija - Modeļu optimizēšana un izvietošana mērogā
  • Cēloņsavienojumi - Reālās ietekmes kvantitatīva noteikšana, kas pārsniedz tikai prognozes
  • Prognozēšana - Tendenču prognozēšana varbūtēji
  • Anomāliju noteikšana - Automātiska statistikas novirzes noteikšana
  • Izkliedētā skaitļošana - Lielo datu platformu, piemēram, Spark, izmantošana

Izpētiet, vai noteiktas vērtīgas prasmes atbilst mērķa uzņēmuma ceļvedim, tad īpaši uzsveriet šīs jomas CV un intervijās, uzlabojot atbilstību.

Efektīva datu zinātnes CV izveide

Ņemot vērā intensīvo konkurenci pat par labākajām datu zinātnes stažēšanās vietām, pārliecinoša CV izstrāde izrādās ļoti svarīga interviju nodrošināšanai. Pielāgojiet katru iesniegumu, līdzsvarojot augsta līmeņa ziņojumapmaiņu ar taktisku saturu, kas demonstrē iespējas.

Galvene un profils

Potenciālais CV ar būtiskiem identifikatoriem, kas attiecas uz datu komandām:

  • Vārds un kontaktinformācija
  • Universitātes nosaukums, GPA, absolvēšanas datums/paredzamais
  • Tehnisko prasmju līmeņi, piemēram, Python (eksperts)
  • Drošības pielaide, piemēram, Top Secret, ja tiek turēta

Šī galvenes informācija bieži vien ļoti nosver sākotnējos pārbaudes procesus, tāpēc optimizējiet to atbilstoši.

Tehniskie projekti

Parādiet sarežģītu analīzes vai modelēšanas projektu pārskatus, tostarp:

  • Biznesa izaicinājuma kopsavilkums
  • Rīklodziņš Izmanto, piemēram, Sklearn, PyTorch
  • Analītiskā pieeja, piemēram, klasifikācija, regresija utt
  • Rezultāti un ieteikumi

Projektu apraksti pierāda gan tehniskās, gan komunikācijas spējas, izmantojot reālās pasaules metodes.

Darba un vadības pieredze

Parādiet papildu sasniegumus, kas parāda labi noapaļotību:

  • Ar datu zinātni saistītās lomas
  • Tehniskie ieguldījumi komandās
  • Ieņemtie universitātes pilsētiņas vadošie amati

Tas vēl vairāk atšķir plašo perspektīvu lauku.

Specializētās prasmes

Pēc izvēles demonstrējiet nišas rīkus un iespējas, piemēram:

  • Valodas: SQL, R, Scala, Java utt
  • Infrastruktūra: Hadoop, Spark, Kafka utt
  • Metodoloģijas: Eksperimentēšana, Simulācija, Optimizācija

CV prasmju kopu saskaņošana ar uzņēmuma tehnoloģiju kopumu ievērojami uzlabo uztverto kvalifikāciju.

Acing datu zinātnes intervija

Pēc atsākšanas ekrāniem sagaidiet vairākas interviju kārtas, novērtējot sarežģītās tehniskās spējas, komunikācijas prasmes un kultūras piemērotību.

Tehniskie jautājumi

Esiet gatavs risināt sarežģītas programmēšanas, statistikas un dizaina koncepcijas:

  • Statistikas jēdzieni - Pārliecības intervāli, hipotēžu pārbaude, regresijas rezultāti
  • Kodēšanas algoritmi - Šķirošana, dinamiskā programmēšana, atkāpšanās utt
  • Sistēmas dizains - Dimensiju modelēšana, mikropakalpojumu arhitektūras, mērogošanas plāns

Atsvaidziniet varbūtības, lineārās algebras, aprēķinu un algoritmu pamatus, kas aptver paredzamo bakalaura līmeņa ekspozīciju.

Uzvedības stili

Mīkstākās diskusijās tiek novērtētas komunikācijas spējas un saderība komandā, izmantojot:

  • Gadījumu intervijas - Problēmu risināšanas diskusijas
  • Prezentācijas - Sarežģītu projektu izklāstu nodošana
  • Komandu mijiedarbība - Sadarbības piemērotības novērtēšana

Saskaņojiet atbildes, parādot pacietību, empātiju un skaidrību pat zem spiediena.

Domēna zināšanas

Daži jautājumi novērtē zināšanas par uzņēmuma darbību, izmantojot:

  • Nozares terminoloģija - Apgūt produktu un pakalpojumu koncepcijas
  • Biznesa vadītāju diskusijas - Ieņēmumu fokuss, riska novērtējumi utt
  • Organizatoriskā apziņa - Vīzija, līderības perspektīva

Izpētiet uzņēmuma finanses, kultūru un piedāvājumus, lai norādītu uz informētiem sarunu punktiem, kas atspoguļo patiesas intereses.

Datu zinātnes prakses piedāvājuma sarunas

Saņemot piedāvājumus, pirms pieņemšanas nosakiet, vai piedāvājumi atbilst cerībām, jo ​​īpaši attiecībā uz:

  • Kompensācija - Nosveriet algu, pamatkapitālu, prēmijas pret vidējiem rādītājiem
  • Mācību plāni - Novērtēt projektus, mentoringa un izaugsmes iespējas
  • Nākotnes perspektīvas - Novērtējiet iespēju saņemt atgriešanās pilna laika piedāvājumu

Ja aspekti šķiet neapmierinoši, pieklājīgi pieprasiet atkārtotu novērtēšanu pa e-pastu, kas, iespējams, atbloķēs uzlabojumus, nevis nekavējoties atteiksies.

Termiņu pagarināšana

Ja ir nepieciešams vairāk laika, lai pabeigtu intervijas procesus ar citiem uzņēmumiem, e-pastā personāla atlases speciālisti saņēma piedāvājumus ar lūgumu pagarināt termiņu, piemēram:

Paldies par prakses piedāvājumu un dalos ar sajūsmu, iespējams, pievienojos komandai. Lai pieņemtu pārdomātāko lēmumu starp izvēlēm, vēlos nodrošināt pienācīgu laiku pārrunām ar ģimeni. Vai būtu iespējams pagarināt par 2 nedēļām no nākamās piektdienas, pirms es gaidu galīgo lēmumu?

Bieži uzņēmumi pieņem šādus jautājumus, ļaujot pilnībā izvērtēt visas iespējas.

Alternatīvie datu zinātnes intern resursi

Lai iegūtu papildu attīstības iespējas līdzās standarta korporatīvajām praksēm, izpētiet:

  • Pētniecības laboratorijas - Progresīvs darbs universitātēs
  • Startēšanas paātrinātāji - Paškapitāls darbaspēka modelim
  • Atvērtā pirmkoda ieguldījumi - Github mitināja projektus
  • Sacensības - Ātra iterācija un tīkla izveide

Šie kanāli nodrošina alternatīvas iespējas iegūt praktisku pieredzi, vienlaikus paplašinot profesionālo tīklu.

Sagatavošanās datu zinātnes karjeras panākumiem

Datu zinātnes prakses laikā uzkrātie savienojumi, prasmes un pieredze būtiski ietekmē ilgtermiņa karjeras izredzes. Noteikti veiciet tālāk norādītās darbības.

  • Saglabājiet pieejamu kontaktpersonu datu bāzi no tiem, ar kuriem strādājat
  • Saglabājiet zināšanas par izmantotajiem rīkiem
  • Arhivējiet koda produktus nākotnes portfeļiem
  • Pieprasiet ieteikuma vēstules

Tādējādi tiek sagatavoti sviras līdzekļi, lai pēc studiju beigšanas kvalificētos nākotnes centieniem kļūt par labākajām tehnoloģiju komandām, demonstrējot iegūto startu — tas ir nenovērtējams ieguvums, konkurējot tikai ar akadēmiskiem rekordiem. Atšķirība starp labiem un lieliskiem darbiem ir saistīta ar ticamām pierādījumu atbalsta iespējām, kas pārsniedz papīra kvalifikāciju — tāpēc apzināti veidojiet šo apstiprinājumu, izmantojot izcilas prakses vietas!

Skatīt Arī: