如何获得你的第一份数据科学实习
“你想在2024年进入数据科学领域吗?那么你应该考虑尝试获取你的第一个数据科学实习机会实习可以帮助你获得宝贵的经验,在不断发展的数据科学领域为你成功打下基础但是由于激烈的竞争、机会有限和不确定性”
你想在2024年进入数据科学领域吗?那么你应该考虑争取你的第一份数据科学实习。
实习可以帮助你获得宝贵的经验,并为你在不断发展的数据科学领域取得成功做好准备。但是面临激烈的竞争、有限的机会、信息过载以及缺乏明确的行动计划,那么梦寐以求的实习怎么可能到来呢?
别担心!在本手册中,我将引导你完成2024年获得数据科学实习的7个必要步骤。不管是你的第一次实习经验还是你想完全转行,本指南都能给你提供所有策略和见解,使你与竞争者有所区别。
总览:
准备好迈向自己的数据科学梦想的第一步了吗?让我们深入了解并揭示获得第一份数据科学实习的秘诀:
- 数据科学和人工智能资源
- 数据科学实习的重要性
- 数据科学的发展路径
- 什么是数据科学实习
- 数据科学实习必备技术栈
- 学习数据科学基础知识
- 如何选择个人作品项目
- 如何展示你的作品
- 了解数据科学工具的细微差别
- 获得理想的数据科学实习的技巧
- 开始时如何找到实习机会
- 如何申请实习
- 如何应对挑战并脱颖而出
- 结论:未来的旅程
- 关于作者 – 就是我!
- 与LunarTech一起成为具备求职能力的数据科学家
- 与我联系
1. 数据科学和人工智能资源
你想了解有关数据科学、机器学习和人工智能职业的一切,并学习如何获得数据科学工作吗?你可以下载这本免费的数据科学和人工智能职业手册。
或者你想从零开始学习机器学习,或者想要提醒一下记忆?那么你可以阅读这本免费的机器学习基础知识手册,在一个地方获得所有机器学习基础知识以及Python示例。
如果你想从零开始学习Java编程,或者想要提醒一下记忆,你可以阅读这本免费的Java编程基础知识书,学习所有Java编码基础知识以及面向对象编程的概念和代码示例。
2. 数据科学实习的重要性
数据科学已经成为当今科技世界中不可或缺的领域。企业和行业越来越依赖数据科学家来发现重要洞察和推动创新,然而对于许多有抱负的个人来说,这可能看起来令人望而生畏。
在本节中,我们将深入探讨数据科学和寻找数据科学实习机会的重要性。我们将强调实习在帮助桥接理论知识和实践经验方面的价值,你将了解到实习如何在这一过程中提供宝贵的帮助。
何时追求数据科学实习
但问题是,你需要数据科学实习吗?你应该在什么时候考虑寻找数据科学实习,为什么时机很重要?
在我们深入讨论之前,让我告诉你,如果你拥有统计学、计量经济学、计算机科学或其他类似专业的硕士学位,那么你只需要掌握基本的数据科学概念,建立一个项目组合,就可以申请全职数据科学工作(别忘了面试准备)!
但如果你不属于这个范畴,通过数据科学实习进入数据科学和人工智能领域会更容易。它可以帮助你获得你在数据科学职业生涯中所需的经验和知识。
根据你的职业目标和背景,数据科学实习在你的技术职业的不同阶段都可以带来很多好处:
- 在学业早期:如果你是一个正在攻读统计学、数据科学、计算机科学或相关领域学位的学生,在你学习的早期得到实习机会会对你有益。这将为你提供真实世界中的数据科学实践经验,帮助你将课堂理论应用于实际情况中。
- 职业转换者:如果你正在考虑转行进入数据科学或人工智能行业,数据科学实习可以作为你以前经验和新道路之间的桥梁。它将使你能够获得实践经验并建立个人项目组合,这可能是启动你职业生涯的关键。
- 职业中期晋升:即使你已经在与数据相关的领域工作,追求数据科学实习也是一个策略性举措。它使你可以获得诸如GenAI、LLM或量子计算等专业技能,了解行业趋势,并有可能探索更高级的角色或领导职位。
- 探索专业化领域:数据科学涵盖了各种专业领域,从高级分析和机器学习到自然语言处理和深度学习。实习机会可以让你有机会探索数据科学中的不同领域,并确定你的兴趣和优势所在。
数据科学实习的重要性
对于有志成为数据科学家的人来说,数据科学实习提供了一个无与伦比的机会,可以将他们的知识和能力应用于实际环境中。
作为一个实习生,你将在与数据工作,分析趋势,利用各种工具和技术并与行业专业人员一起工作的过程中获得实践经验。这将为你提供宝贵的实践洞察力,以及对其应用的更全面的理解。
理论与实践的桥梁
虽然理论知识是数据科学的核心,但实践经验同样重要,才能成为一个熟练的数据科学家。
数据科学实习通过提供机会将学术学习应用于现实数据挑战中,并培养解决问题的能力,成为理论与实践之间的桥梁。
通过实习,有志成为数据科学家的人可以提升他们的技能,获得实际挑战的经验,并完善他们的解决问题的技巧。
在数据科学中找到你的领域
数据科学是一个涵盖多个领域和行业的广阔领域。为了有效地探索你在数据科学中的激情和能力,重要的是你探索各种路径。机器学习、数据分析和数据可视化都存在于这个学科中,所以有未开发的机会正等待着你去探索。
当我们继续探索如何获得数据科学实习的每个要素时,从在申请过程中脱颖而出的技巧到建立必要的技能并克服可能的障碍,实际案例和成功故事将作为你迈向第一个数据科学实习的指南!
请记住,数据科学是一个不断发展的领域,如果你想取得优秀的成绩,需要付出奉献、不断学习和坚持。让我们一起探索2023年的数据科学世界,揭开它的秘密。
3. 你在数据科学中的道路是什么?
互联网上充斥着关于数据科学和机器学习的课程、教程和建议,所以很容易迷失或者甚至感到不知所措。信息过载是真实存在的!
如果你感到不知所措,那么是时候退后一步了。问问自己:“数据科学中让我兴奋的是什么?”重点是要找到与你的激情和动力相一致的那个甜蜜点。
首先,要明确数据科学是什么,当前市场上数据科学家做哪些项目,因为随着时间的推移,这方面的变化很大。数据科学中有哪些新兴趋势,它们在哪里使用?在哪些公司及应用中使用?
如果你想要一个清晰的摘要并想要了解关于数据科学或人工智能的一切,查看本手册末尾的资源部分。
所以,如果你正在琢磨如何在数据世界中开辟自己的道路,首先要了解这个领域的格局。清楚了解有哪些机会和你的兴趣点,并专注于它,相信我,实习生岗位将不会太遥远。
了解不同的数据和人工智能业务职称
你还必须了解行业中各种数据和软件职称之间的区别,这些职称经常被交叉使用。往往需要你自己判断,一个数据科学工作是否实际上是一个数据工程师工作还是一个数据分析师工作。
数据分析师:解读复杂数据集以提取见解并支持决策。通常使用统计工具和软件,如Excel、R或Python。
数据工程师:设计和维护数据分析师和数据科学家使用的架构(如数据库和大规模处理系统)、数据管道和数据集。
机器学习研究员:专注于开发机器学习中的新算法和模型。他们的工作通常有助于学术知识,可能会在期刊上发表。
机器学习工程师:将机器学习算法和模型应用到应用程序中,确保它们在实际环境中平稳运行。通常与数据科学家合作,将机器学习模型整合到应用程序中。
人工智能研究员:探索人工智能领域的高级概念、理论和方法。他们的目标通常是推动机器能够做到的边界。
人工智能工程师:设计和实施人工智能模型到产品和解决方案中,并优化其性能和可扩展性。
NLP专家:专门与机器一起处理和分析大量的自然语言数据,旨在教导机器如何理解人类语言。
产品数据科学家:专注于应用数据科学技术改进产品,提升用户体验和推动产品战略。
全能数据科学家:数据世界中的万金油。基本上是一个全会的人,从数据分析和机器学习到工程,什么都能搞。他们可以处理从数据提取和清洗到部署机器学习模型的所有工作,经常扮演数据分析师、工程师和机器学习从业者的角色。
在选择你的项目组合和打造你的数字DNA之前,这是你应该知道的最少内容。如果你想更深入地了解,我在这方面写了一篇深入的文章。你可以在领英上阅读它以获取更多信息。
4. 数据科学实习是什么?
虽然有些人认为数据科学是数据分析或人工智能工程,但实际情况介于两者之间。数据科学实习为有志于成为数据科学家的人提供了将理论知识与实际应用相结合的机会,通过有意义的项目实践锻炼他们的技能。在实习中,他们可以获得实践经验,并向业界经验丰富的专业人士学习。实习生在为项目做出有实际影响的贡献的同时,也从更有经验的数据科学家那里学到了专业知识。
数据科学实习生的日常职责可能因组织或项目范围而异。让我们更详细地看一些职责:
数据勘探和清洗
数据科学实习生在保持数据质量和完整性方面获得经验。他们使用各种不同的数据集进行勘探和清洗,以确保分析结果的准确性和一致性。识别缺失值,处理异常值,解决不一致性以准备数据都是这项任务的一部分。
数据分析和建模
实习生使用统计和机器学习算法来分析数据并得出有意义的见解。他们开发模型以预测趋势、分类数据或解决特定问题。这需要对各种算法有深入的了解,并能够选择最适合特定情况的算法。
最终结论
除非数据需要大规模处理才能产生重大影响的项目,实习生通常不会被要求训练复杂的机器学习或深度学习模型,比如循环神经网络(RNNs)与长短期记忆网络(LSTMs)、生成对抗网络(GANs)或语言模型(LLMs)。
实习生的工作可能包括用于测试目的的简单逻辑回归模型或作为处理简单数据的过程的一部分的提升模型,这些模型需要较少的思考过程才能达到结果。
数据可视化和沟通
数据科学实习生不仅仅关注于分析数据和运行算法。他们还努力通过视觉上吸引人的数据可视化方式将发现结果有效地传达给利益相关者,以快速而清晰地解释复杂的信息。
合作和社交网络
实习生与跨职能团队密切合作,为团队环境作出自己独特的贡献,并加强沟通和人际交往能力。实习生还有机会在数据科学社区内建立职业关系并扩展自己的人脉。
像微软和亚马逊这样的公司提供备受追捧的数据科学实习计划。参与的实习生将从接触尖端技术、得到行业专业人士的指导以及参与有影响力的项目中受益。他们在各自领域做出有意义的贡献时,获得宝贵的实践经验。
对我的数据科学实习的内部了解:预期的概述
以下是我的数据科学实习的一个示例,以帮助你了解可能即将面临的情况。
在攻读计量经济学硕士学位期间,我和一群其他学生为一个客户工作,同时也为阿姆斯特丹的一家技术咨询公司工作。我们的目标是使用机器学习识别离开的客户,并为启动他们的会员卡推荐个性化的营销策略。
我们需要通过建模流失客户、将客户分为好、更好和最佳的群体,以及识别群体动态来实现这一目标。
我的日常职责有:
- 与数据科学家合作:我定期与同行开会,共同讨论创意,并从资深开发人员那里获得宝贵的指导和见解。
- 深入研究:我花费大量时间进行广泛的研究,并学习机器学习,以建立坚实的基础。
- 数据分析和可视化:我进行数据分析和可视化,以了解这家连锁店的客户及其购买行为。
- 实践编码:我进行大量编码工作,实现各种机器学习模型,包括K均值和决策树,将客户分为3个群体(好、更好、最佳),并了解群体动态(一个客户从“好”群体转移到“更好”群体的可能性有多大)。
- 准备演示文稿:我运用我的演示技巧,为客户制作引人入胜且商业智慧的演示文稿。
数据科学实习可以为新兴的数据科学家提供一个宝贵的基础。通过揭示数据科学实习的日常职责,我们希望激励个人走上这条令人兴奋的职业道路,追求他们的职业目标。
5. 数据科学实习必备技术栈
你可能会想知道,为了得到一份数据科学实习,你需要了解哪些工具和技术?这是一个关键问题,因为你的技术栈不仅能够塑造你的日常工作,还能够定义你在机器学习和人工智能领域的职业。
以下是一些你可能需要了解的编程语言和工具的列表:
1. 编程语言和集成开发环境:Python、SQL、R、Stata
2. 技术工具:Github、Excel
3. Python库:机器学习库:Scikit-Learn。数据分析库:Pandas、NumPy、SciPy、StatsModels。自然语言处理库:NLTK。数据可视化库:Matplotlib、Seaborn。
作为数据科学实习生,通常你应该至少了解一到两种编程语言,如Python和SQL的基础知识。你还需要熟悉一些常见的数据科学库,如scikit-learn、Pandas和Matplotlib。但更重要的是,你需要了解数据科学的基础知识。
下一部分将介绍这些必须掌握的基础知识,这些知识将使你成为一个全面发展的全栈数据科学家,进而成为人工智能工程师。
6. 学习数据科学基础知识
如果你渴望成为一名数据科学家,你可能会遇到一个趋势:许多人直接进入深入领域,涉足复杂的神经网络等复杂项目。这种野心是令人钦佩的,但有个小插曲。
在沉浸于数据科学的高级领域之前,确保你的基础知识基本牢固,特别是如果你没有受过技术学位背景的话。
许多数据科学的入门级角色不会要求你直接训练和部署复杂的深度学习模型。
相反,他们正在寻找熟练掌握数据分析、可视化、统计编程、数据质量检查、A/B测试、文本清洗等方面的个人才能。他们也希望你能够训练和测试简单的机器学习模型。
因此,我建议你专注于基础知识。
通过基础知识,我指的是:
确保你对这些基础元素有牢固的掌握,不仅使你成为首份工作中更具吸引力的候选人,而且为未来的增长铺平了道路。当你在基础知识上巩固自己的知识时,更高级项目的过渡将成为自然的进展。
请查看资源部分,其中包含我精心为你准备的覆盖所有基础知识的免费手册。
7. 如何选择项目来建立个人作品集
实践经验在数据科学领域至关重要。雇主通常寻找具有实际技能并能将其应用于实际场景的候选人。
作为一名实习生,你可能不需要拥有太多的项目经验(相比于希望立即成为初级数据科学家的人)。但展示你有一些实践经验仍然是有益的。
因此,当进入数据科学领域时,你需要一个项目作品集来展示。这有助于潜在雇主看到你不仅了解理论,还有实践经验。
你的作品集的精髓不仅在于它的存在,还在于精心选择所包含的项目。
除了在课程或在线平台上进行的项目外,主动创造自己的个人项目可以显著提升你的技能,并使你脱颖而出。
选择你感兴趣的主题或问题,并设计一个能让你探索数据科学不同方面的项目。这不仅显示了你的积极性,还展示了你独立解决与数据相关挑战的能力。
关键是专注于2到5个出色的项目,这些项目不仅展示了你的技能,还与你所期望的专业领域相吻合。
例如,如果你倾向于成为自然语言处理专家,你的作品集应围绕相关项目展示,而不是涉猎计算机视觉。同样,有志于成为GenAI或AI工程师的人应展示在这些领域的技能,而不是专注于产品数据科学项目。
这些明智的选择确保你的作品集不仅是你技术娴熟的证明,更是你职业生涯轨迹和专业意向的明确指示。在个人网站或GitHub等平台上展示这些高质量的项目,确保它们有着详尽的文档和引人入胜的叙述。
记住,精心策划的作品集不仅展示你的技能,还给潜在雇主提供了一个了解你专注和热情的窗口。
例如,如果你倾向于成为数据分析师,展示你在使用Excel、R或Python等工具解释复杂数据集方面的娴熟技能的项目是至关重要的。而那些志向成为数据工程师的人可能更想强调涉及设计数据库或维护大规模处理系统的项目。
未来的机器学习研究人员可以考虑分享他们所从事的创新算法或模型,尤其是如果他们对学术研究做出了贡献,或者在期刊上发表过。与此相反,机器学习工程师应转向将这些算法无缝集成到应用程序中的项目,展示其在现实世界中的有效性。
如果人工智能研究是你的兴趣所在,你的作品集应涵盖推动机器智能边界的高级理论和方法。而AI工程师则更应优先考虑将AI模型融入可扩展且高性能产品的项目。
自然语言处理专家应专注于深入处理和解释海量自然语言数据的项目,弥合机器和人类语言之间的鸿沟。而那些喜欢产品数据科学的人可以选择一些通过数据洞察来提升用户体验、推动产品战略或改进现有产品能力的项目。
最后,如果你定位为全栈数据科学家,你的作品集应该是一系列项目的大杂烩,涉及数据提取、清洗、机器学习模型部署等,突出你的多面手能力。
记住,关键在于将你的项目与你的目标保持一致。你的作品集不仅展示了你的技能,还向潜在雇主传达了你的专业领域。它有助于确保你在所选择的领域中被视为有价值的资产。
8. 如何展示你的作品
对于那些掌握了基础知识但在如何传达他们的知识上遇到困扰的人来说,问题通常归结为演示。
仅仅拥有知识是不够的-有效地传达知识至关重要。尤其是在像简历这样的平台上,你如何组织你丰富的技能和知识可能成为你职业生涯轨迹的决定性因素。
因此,你需要:
- 个人网站
- Github资料
- 简历
你可能会想,“如果我没有技术学位怎么办?” 或者,“我如何呈现我的多样化学习经历?”答案在于叙事。
通过许多讨论,无论是在LinkedIn上还是在个人互动中,我始终强调叙事的力量。不仅仅展示你的代码。叙述你的旅程,挑战,解决方案和结果。
一个引人入胜的叙事最好由简洁而有影响力的简历补充。你还需要维护一个井然有序的GitHub存储库和一个能反映你的数据科学之旅和热情的个人网站。
这些平台不仅展示了你的技术能力,还展示了你对这个领域的承诺和职业操守。
如果你还在起跑线上,思考如何进入数据科学领域,考虑参加专业课程或训练营。这些平台可以提供结构化学习,并为你构建至关重要的作品提供跳板。
记住,在数字时代,你的在线存在-你的“数字DNA”-就是你的品牌。它不仅仅是一个展示-它是对你在广阔的数据科学世界中的奉献、技能和独特故事的证明。
以下是我为你提供的关于如何打造这4个产品的建议:
如何构建一个令人难忘的个人网站
在我走过数据科学、机器学习和人工智能的旅程中,我意识到一个强大的数字存在的重要性。
个人网站本质上就是一个全天候的简历,为你提供各种机会。如果你也是科技爱好者,建立这个个人平台是必不可少的。
以下是我从经验中总结出的一些建设引人注目个人网站的技巧。我会用自己的网站作为例子。
关于你的页面:
- 介绍:从你是谁和你对科技领域的驱动力的简短、引人入胜的陈述开始。
- 学术之旅:详细介绍你的学术经历,重点介绍你的大学以及你所获得的任何重要成就或荣誉。
以下是我的个人网站关于我页面和链接:
作品集页面
- 项目概述:重点介绍你的关键项目,提供与你合作的公司、你承担的角色、持续时间和你的重要贡献。
- 交互演示:考虑将动态数据可视化或交互元素融入页面,使其更具吸引力。
技术栈和工作样本页面
- 展示你的代码:分享你所从事的代码部分,无论是Python、PySpark、SQL还是其他工具/语言。并附上简短的注释或解释,以提供背景。
- 直接链接:引导访问者前往GitHub等平台,他们可以探索你的全部工作内容。
请注意,以下是我技术栈的预览,我已经在这个领域工作了相当长的时间了,而作为一名实习生,你不需要期望自己已经使用过一些技术,比如PySpark、Git、DataBricks、OTEL等等!所以,请创建一个类似于这个的部分,但包括你的技术栈。作为一名实习生,你需要了解基本的Python(例如使用PyCharm这样的IDE),你可能还有R、Matlab等方面的经验,这取决于你的背景。
一定要添加代码示例!..
发表物和技术博客页面
- 你的研究角落:如果你已经涉足研究领域,列出你的论文,尤其是你是第一作者的论文。
- 你在该领域的声音:分享你写过的文章、技术博客或观点文章,让访问者一窥你的思想和专业知识,超越你的常规工作。
新闻发布页面
- 聚光灯下的时刻:记录您在媒体上的交流,无论是采访、播客出席还是其他值得一提的提及,强调您在行业中的影响力。
联系页面
- 保持沟通畅通:为同行、潜在合作伙伴或招聘人员提供一个直接的联系渠道。整合调度工具还可以简化互动,展示您的组织能力。
免费资源页面:
- 为社区做出贡献:如果您创建了任何资源,比如手册、指南、编码库或工具,请在此处列出。这些不仅为访问者提供了价值,还突出了您对更广泛的技术世界的承诺。
您的个人网站应该是您职业轨迹的不断演变的证明。定期更新可确保您始终保持时刻,反映您在我们充满活力的行业中的成长。
这里还有另一个个人网站的例子,来自Vahe Aslanyan,您可以在此处找到。
如何打造一个合适的Github个人资料
在我作为一名数据科学家的旅程中,我有幸与许多有抱负的个人交流。
我们经常讨论的一个共同起点是他们的Github仓库。
但是有一些事情我想在这里强调:
它不仅仅是关于代码。您的Github仓库可以揭示很多关于您技术能力的信息,但是您能够超越代码的能力才是真正使您与众不同的地方。数据科学不仅仅是编写算法和脚本 – 它是关于讲故事。
每一个数据科学项目都是一个叙事。这是一个问题、解决方案和其可能产生的影响的故事。这是关于理解我们编码、可视化和分析模型的目的:解决现实世界的问题。
您应该培养数据叙事的艺术。当您展示您的作品集时,不仅仅分享您的代码 – 还要讲述其背后的故事。解释您所解决的问题、您发现的见解以及它带来的价值。使用可视化工具使您的叙事更加生动。
所以,有抱负的数据科学家,请记住:能够围绕您的项目编织一个引人入胜的故事将真正使您与众不同。它不仅仅是关于算法,而是关于影响和旅程。
供您参考,这是我的GitHub个人资料:
一个可见且良好维护的GitHub个人资料可以在申请数据科学实习时起到改变命运的作用。它作为您的数据科学项目的作品集,展示了您的编码能力、问题解决能力和合作方式。
确保包含各种项目,突出你在数据分析、机器学习和数据可视化等领域的专业知识。
积极参与数据科学社区,为相关存储库做出贡献,并参与讨论,这也是有帮助的。
要点:在数据科学中,故事讲述是一种超凡的能力。它是连接你的技术技能与真实世界影响的桥梁。所以,下次展示你的工作时,请记住要让故事光芒四射。
如何打造令人印象深刻的LinkedIn作品集
在当今数字时代,LinkedIn被视为专业社交、求职和品牌建立的事实上平台。特别是对于那些在技术领域的人来说,一份精心策划的LinkedIn个人资料可以打开令人难以置信的机会之门。
以下是基于个人经验的逐步指南,帮助您构建出色的LinkedIn作品集:
使用专业证件照
一张清晰、光线良好且专业的照片可以传达很多信息。它是访客与您个人资料的第一次视觉互动,所以请确保它真实地代表您。
使用引人注目的标题
不仅仅是您当前的职位头衔,利用这个空间简洁地传达您的专业知识和热情。
例如:“数据科学家 | 机器学习爱好者 | 将原始数据转化为可操作见解。”
撰写摘要/关于部分
讲述您的职业之旅。讨论驱使您的因素,您的重大成就以及在技术行业未来的定位。
分享您的经验
详细介绍您的职业角色,确保每个条目简洁明了,同时提供有关您的职责、项目参与情况和任何值得注意的成就的背景信息。
列出技能和认可
列出与您的职业相关的重要技能。鼓励同事和合作伙伴为您背书,为您列出的能力增添可信度。
提供推荐
来自同事、主管或合作伙伴的几条措辞恰当的推荐可以显著提升您的个人资料。考虑为您的网络中的其他人撰写真诚的推荐 – 通常会有回报。
添加教育背景和认证
不仅包括正式教育,还包括增加您的专业地位的任何证书或课程,特别是在技术领域。
包括一个精选部分
展示关键项目、出版物或任何媒体露面。提供直接链接到您的工作,无论是在GitHub、个人博客还是其他平台上。
活跃在LinkedIn上
与LinkedIn社区互动。分享富有见地的文章,评论帖子,并贡献您自己的内容。这展示了您的积极参与,并使您的个人资料活跃不断。
使用自定义URL:
个性化你的LinkedIn URL,使其更简洁和专业。这也使得在名片或电子邮件签名中分享更容易。
如何制作引人注目的简历
下面是一份详细的、逐步的指南,帮助您建立一个完美的数据科学简历。
在下面资源部分,我还详细介绍了我的数据科学职业手册 – 让我们在本节中节省些时间和空间。
记住一个快速的提示:确保您的简历是用您主要目标招聘经理和职位所使用的语言书写的。
9. 理解数据科学工具的细微差别
数据科学不仅仅是构建模型 – 它涉及理解数据、工具和统计的复杂性和细微差别。
您需要花时间深入研究统计概念、探索性数据分析技术和数据预处理方法。
了解各种算法的优势和局限,并能够将它们恰当地应用于不同类型的数据。
全面理解数据科学的基础将使您能够做出明智的决策并产生可靠的见解。
记住,培养必要的技能不仅仅是完成在线教程或参加研讨会。它需要对持续学习的承诺,积极参与数据科学社区,并愿意超越基础知识。
通过开发实践经验、建立一个可见的GitHub个人资料、参与个人项目并深入研究数据科学的细微差别,您将成为数据科学实习的有力候选人。
10. 如何获得梦寐以求的数据科学实习的技巧
要获得数据科学实习,有一些策略是至关重要的,可以使您在竞争激烈的领域能脱颖而出。以下是您可以采取的一些步骤来增加获得理想数据科学实习的机会:
专注于沟通技巧
无论您技术上有多专业,作为一名有志成为数据科学家的人,您需要具备出色的沟通技巧。
能够将复杂的代码和算法转化为能够让技术和非技术人员共鸣的故事对于希望成为有效沟通者的数据科学家至关重要。这意味着以有组织的方式有效地分享您的发现和见解。
使用社交媒体平台和大学资源
利用LinkedIn和Twitter等社交媒体平台与数据科学社区的专业人士互动。加入相关的讨论,展示您对数据科学的知识和热情。
如果您曾经上过大学,您还可以利用大学提供的资源,例如就业服务或校友网络,以获取见解、展开人脉和找到实习机会。
参加虚拟招聘会
虚拟招聘会已成为与潜在雇主联系并发现实习机会的日益流行的方式。
事先研究参加招聘会的每家公司,并准备好问题和展示您的技能和热情的陈述。
考虑时机
在申请数据科学实习时,时机至关重要。许多公司在几个月前开始招聘,因此要积极主动,并及时关注实习岗位的发布。
- 尽早规划暑期实习搜索,至少在11月或12月开始。许多顶级公司(大型科技公司),尤其是在竞争激烈的领域,如数据科学或人工智能,通常在1月或2月开始发布暑期实习岗位。通过提早规划,您将领先于其他人发现潜在机会并准备申请。
- 确保充分利用您的大学资源,包括就业招聘会和展览会。通常在春季学期早期,您的学校可能会举办职业活动,您可以在这些活动中与提供数据科学实习的公司的招聘人员互动。这些活动是获取实习机会和建立有价值联系的绝佳机会。
请记住,获得数据科学实习不仅仅依赖于技术技能。它需要展示热情、学习的渴望和奉献精神。通过遵循这些策略和技巧,您可以增加获得实习机会的机会。
11. 如何在刚开始时发现实习机会
进入数据科学领域可能既令人兴奋又令人望而生畏 – 找到实习机会可能感觉像是一个不可逾越的障碍。但如果您刚刚开始,现有的策略和平台可以帮助您。
在本节中,我们将介绍当您刚开始时,寻找数据科学实习的有效方法。
利用在线平台和职位发布网站
通过在线平台和职位发布网站(包括LinkedIn、Indeed、Glassdoor和InternMatch),找到数据科学实习的最简单和最快方法之一。这些平台可以根据地点、时间和所需特定技能来筛选搜索结果。
您可以定期检查这些平台上是否有符合您兴趣和资格的新实习职位,然后进行选择。
建立人脉并寻求推荐
在数据科学领域刚开始时,尤其作为本科生,建立人脉可以是找到实习机会的宝贵方式。
使用LinkedIn等平台或参加行业活动和会议,与已经在这个领域工作的专业人士建立联系。与教授、导师或同学交流,他们可能了解开放的实习职位。
推荐可以大大增加您的机会,因为公司通常会重视来自可信任个人的推荐。
对公司进行研究并联系
研究适合您的数据科学兴趣和目标的公司。许多著名的科技巨头,如苹果、微软和谷歌,都提供数据科学实习计划。确保探索它们的网站的职业或实习机会部分,看是否有任何职位空缺。即使实习计划没有明确宣传自己,询问是否有实习机会也是值得的。
大学职业服务和学术资源
如果您曾经上过大学,请利用他们提供的职业服务。他们可能拥有资源、职位发布网站和与雇主的联系,可以帮助您获得数据科学实习。
您还可以咨询教授或学术顾问,因为他们可能提供有关您的大学或行业合作伙伴提供的实习机会的宝贵洞察和知识。
自定义您的申请材料
申请数据科学实习时,您的申请材料必须反映出每个机会的要求。确保您的简历、求职信和作品集反映出相关的课程、项目和满足实习要求的技能。
您需要展示您的技术能力,例如掌握各种编程语言以及通过学术研究或个人项目获得的数据分析/机器学习经验。
保持主动和坚持
在竞争激烈的数据科学领域获得实习需要持之以恒和积极的努力。在提交申请后,跟进各个公司。同时,在社交活动或招聘会上留下深刻印象也可以提供宝贵的机会,直接与公司会面并建立联系。
确保展示您对该主题的热情,同时表明您在学习和成长方面的承诺。
在数据科学领域的起步可能看起来令人生畏,但是通过坚持和采取适当的策略,您可以发现宝贵的实习机会,从而启动您的职业生涯。
积极主动地利用在线平台、与专业人士建立联系以及个性化申请材料,以突出自己在其他候选人中脱颖而出。每一步都会使您离达成在数据科学领域获得实习职位的目标更近一步。
12. 如何申请实习
一开始申请数据科学实习可能会让人感到不安。但是,通过正确的方式和准备,申请流程将变得不那么可怕。
下面是一些关键的提示和策略,使申请更容易,以便您能够获得梦寐以求的数据科学实习。
用您的简历给人留下良好的第一印象
一份简历通常是潜在雇主的首次印象,因此它非常重要,它需要给人留下良好的第一印象。
为每家公司/实习定制简历,突出与要求相关的技能和经验。加入任何与数据分析、机器学习或可视化相关的课程、项目或认证,以展示您的技术能力。同时,尽量量化您的成就,以展示影响力。
撰写引人入胜的求职信
一封引人入胜的求职信可以让您脱颖而出。利用它来展示您对数据科学的热情,并解释为什么您对这个实习岗位特别感兴趣。
包括与该角色相匹配的相关技能、经验和成就的细节。您还可以强调与招聘信息中所列的实习要求和资格相适应的技能。
创建和维护内部知识库
建立一个知识库是展示您的专业知识和对持续学习的承诺的有效方式。
首先,创建一个个人网站或博客,其中可以发布有关数据科学项目、案例研究和见解的信息。这不仅作为展示您能力的途径,还展示了您如何有效传达技术概念的能力。
理解面试官的视角
要在面试中取得成功,了解面试官的视角至关重要。研究公司、其文化和他们正在进行的特定项目,以及他们使用的任何数据科学技术和工具。
这些知识不仅可以帮助您提出周到的问题,还可以根据公司的目标和价值观来调整回答。
面试后,通过电子邮件或便条表达您的感激之情,并重申您对实习角色的渴望。这个简单的举动表现出您的职业精神和热情,同时通过询问招聘过程的下一步来保持对话的活跃。
尽量不要灰心。获得数据科学实习机会需要的不仅仅是技术技能。雇主寻找能够有效沟通工作、批判性思考并展示对数据科学的热情的候选人。
通过创建吸引人的简历和求职信,组织知识库,理解面试官的视角以及后续跟进,您可以增加获得梦想的数据科学实习的机会。
13. 如何应对挑战并脱颖而出
志向成为数据科学家的人在寻找实习机会的过程中通常会遇到挑战。只要保持正确的心态和策略,您就可以克服这些障碍。
在本节中,我们将探讨一些常见的挑战,并提供有效的解决方案,使您与其他同行脱颖而出。
将您的技能与行业需求保持一致
志向成为数据科学家的人面临的最大挑战之一是跟上行业需求和最新的技术和趋势。关键在于了解最新的趋势,同时也要知道您是否想要学习这些趋势。
通过在 LinkedIn 或 X(Twitter)等平台上关注数据科学家和人工智能工程师,通常可以了解到最新的趋势,因为这些人通常会第一个讨论它们。
您还可以阅读已经在这个领域工作了一段时间的数据科学家和人工智能工程师撰写的技术文章。这也可以帮助您了解最新的趋势并保持更新。阅读关于这些主题的博客,观看 YouTube 教程,如果经济条件允许,参加课程并完成一个项目。
此外,订阅数据科学和人工智能的时事通讯,这将告诉您哪些是当前热门话题。我们即将推出的[数据科学和人工智能时事通讯]就是一个例子,或者您可以关注该领域的其他时事通讯。
这样,您就能跟上最新动态了!
那么问题是,您是否应该追随您发现的趋势。考虑与您敬重的人交流,询问他们对这些趋势的看法,以及他们在高层次上将其看作何去何从。
这很重要,因为如果您不喜欢神经网络、线性代数和微分理论这样的高级数学,那么无论GenAI听起来有多高大上,它可能并不适合您。
为了克服这个挑战,请考虑以下技巧:
1. 保持您的技能更新并扩展:数据科学是一个不断发展的领域,您必须不断学习最新的工具、编程语言和算法,这是至关重要的。利用在线课程、教程和实际项目来扩展您的技术专长并提高生产力。
2. 发现并建立核心竞争优势:虽然深入了解各种数据科学概念很重要,但同样重要的是确定您的核心优势,以使自己脱颖而出,并使自己在潜在雇主眼中更具吸引力。这不仅会提高您的就业能力,还会使您在竞争中脱颖而出。
3. 合作和建立人脉:与数据科学社区互动可以带来宝贵的见解和合作机会。加入在线论坛,参加网络研讨会或会议,参与数据科学竞赛甚至在线竞赛,以扩展您的人脉,并接触不同的观点。
如何与其他候选人区别开来
竞争日益激烈的就业市场使您很难与其他候选人区别开来。为了增加您在数据科学实习的机会,以下是一些策略:
建立个人品牌
通过个人网站、博客或专注于数据科学的社交媒体资料来建立在线存在。分享项目、见解和学习经验以展示您的专业知识和展示自己及其技能。
但是您可能想知道,个人品牌是什么,以及如何建立它?嗯,个人品牌远远大于您的数字蓝图。它是您向他人讲述的故事以及他人如何看待您的方式。它基本上是您向世界展示自己的方式,尤其是在专业环境和技术世界中。
您的个人品牌是技能、经验和个人特质的独特结合,您希望世界看到这些。它应该展示您作为一个整体,并将您与众不同。
我所指的是,如果您和其他人在同一家公司工作,拥有相同的学位,您的个人品牌将显示您两者之间的差异。
您是充满活力、富有创造力、具有“我什么都能做”的态度吗?您是否思虑周全、深思熟虑,注重细节,并具有出色的倾听技巧?您是否是一个希望鼓舞他人的领导者、有远见的人?通过发展个人品牌,您可以传达所有这些特质。
以下是我个人品牌的一个例子:
您将会发现在您找到关于我个人的信息的各个平台上都能看到一致性。您会看到我有类似的图片,展示休闲或商务休闲的形象,因为这是我的品牌。我将自己区分为不仅在数据科学领域拥有专业知识,还在机器学习和人工智能领域拥有专业知识,所以我全面了解并专攻各个方面。
您还会看到无论是在CodesCode、LinkedIn、X、Medium还是LunarTech上,我都在努力帮助其他数据科学家和人工智能工程师进入这个领域,使他们能够接触到教育。我还不断解释和展示自己这样做的意图,并且亲眼见证了学习数据科学和人工智能可能有多么困难和昂贵。
我努力帮助他人,使他们不必经历同样漫长而昂贵的过程,通过简化它。
我还倡导科技界的女性。我在所有这些不同平台上展示我的技能和专长领域,例如机器学习和数据科学。当我正在建立和维护我的专业联系时,我努力传播关于我个人品牌以及我所坚持的原则的信息,以及我为什么要做我正在做的事情。
品牌不仅仅是您的在线存在,还与您个人的故事相关。您的背景是什么?您的经验是什么?为了成为您现在的样子,您走过了什么样的旅程?是什么激励了您?什么帮助您保持积极性?您的故事有什么独特之处?
例如,在我的情况下,作为科技领域的一名女性,我面临了许多挑战才得到现在的成绩。但是我学会将所有挫折视为进入下一个层次的机会。永不放弃。
那么,您的目标受众如何看待您或对您有何见解?在开始建立品牌之前,这可能与您开始建立品牌后完全不同。别人是如何谈论您的?您是有雄心壮志的吗?您是个人贡献者还是管理型人物?您喜欢与人互动吗?您只关注技术还是对人和业务也充满热情?这些都是需要考虑的事项。
运用你的软技能
不要忽视软技能的价值!也要专注于培养您的沟通、协作和解决问题的能力。它们对于团队合作和与客户互动和其他技术技能一样重要。
建立网络和寻求导师
通过参加网络活动、使用LinkedIn或参加行业会议与数据科学行业的专业人士建立联系。寻找可以在您的学习过程中指导和建议的导师。他们的见解在申请实习时可能非常宝贵。
14. 结论:前进的旅程
此时,请花些时间回顾您在本指南中学到的所有智慧和见解。通过按照此处概述的步骤,您现在拥有了一个坚实的基础,可以进入数据科学这个充满活力的领域。
请记住,数据科学不是一个简单的事物,而是提供了许多等待发现的机会。
现在,您可以自信地踏上数据科学的旅程,并在途中充分享受探索其多样性,同时跟随您的热情。
以下是本指南的关键要点:
- 打下坚实基础:首先全面了解数据分析、机器学习和可视化,它们是数据科学的基石。这些技能将成为您在数据科学之旅中的路线图。
- 获得实践经验:尽管课程和培训班有其用处,但实践经验是数据科学不可或缺的组成部分。创建一个活跃的GitHub个人资料,并从事展示您才能和专业知识的个人项目,以在这个行业中取得进展。
- 持续学习:数据科学是一个不断发展的领域,几乎每天都会出现新的技术和技巧。通过定期投资扩展您的知识和能力,以保持与趋势、研究论文和行业发展保持同步。
- 有效网络:在数据科学社区中,建立网络关系至关重要。参加虚拟招聘会,与社交媒体平台(如LinkedIn)上的专业人士互动,或加入Reddit等社交媒体群组,或利用大学资源。网络关系可以为您打开激动人心的实习或就业机会。
- 打造具有影响力的申请:申请数据科学实习时,您的申请必须脱颖而出。使用简历、求职信和作品集,可以帮助您传达您作为个人的独特之处。毕竟,编码技能只是其中的一部分。同样,突出你的经验、项目和成就,使它们能够与竞争对手区分开来。
- 克服挑战:有抱负的数据科学家在他们的旅程中会遇到许多障碍。从缺乏经验或技术障碍,到拒绝和挫折,记住韧性和毅力是成功所必需的重要品质。寻求导师、同行和在线社区的帮助,以克服障碍。
在开始数据科学之旅时,请记住以下事项:成功不仅意味着实习的获得,而是涉及持续学习和成长。愿意探索各种产业,因为数据科学机会遍布医疗保健、金融、电子商务等领域。
现在是时候拥抱数据科学带来的一切机遇了!
关于作者 – 这就是我!
我是Tatev,一位资深机器学习和人工智能研究员。我有幸在美国、英国、加拿大和荷兰等多个国家从事数据科学工作。
我的硕士和学士学位都是经济计量学,我在机器学习和人工智能领域的旅程非常精彩。在攻读学士和硕士期间,我从技术研究中汲取了丰富的知识,并在数据科学行业中拥有超过5年的实践经验,现在我将用高层次的机器学习主题总结与大家分享。
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感谢您选择本指南作为学习伴侣。在您继续探索广阔的机器学习领域时,我希望您能以自信、精准和创新的精神前进。祝您未来的一切努力圆满成功!
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