Как получить свою первую стажировку по науке о данных

Хотите пробиться в область науки о данных в 2024 году? Тогда стоит подумать о том, чтобы попытаться получить свою первую стажировку в области науки о данных. Стажировки могут помочь вам приобрести бесценный опыт и подготовить вас к успеху в постоянно изменяющейся области науки о данных. Но с ожесточенной конкуренцией, ограниченными возможностями и неясностью...

Хотите попасть в Data Science в 2024 году? Тогда вам следует попробовать получить свою первую стажировку по Data Science.

Стажировки могут помочь вам получить бесценный опыт и обеспечить успех в постоянно развивающейся сфере Data Science. Но с ожесточенной конкуренцией, ограниченными возможностями, перегрузкой информации и отсутствием ясного плана действий, как добиться заветной стажировки?

Ничего страшного! В этом руководстве я проведу вас через 7 основных шагов, необходимых для получения стажировки по data science в 2024 году. Независимо от того, является ли это вашим первым опытом или вы хотите полностью изменить свою карьеру, этот гид может дать вам все стратегии и идеи, чтобы вы отличались от конкурентов.

Вот что мы рассмотрим:

Готовы сделать первый шаг к своей мечте о Data Science? Давайте погрузимся и раскроем секреты обеспечения вашей первой стажировки в области Data Science:

1. Data Science and AI Resources
2. Почему стажировки по Data Science важны
3. Каков ваш путь в Data Science?
4. Что такое стажировка по Data Science?
5. Необходимый технический стек для стажеров по Data Science
6. Изучение основ Data Science
7. Выбор проектов для создания личной портфолио
8. Как продемонстрировать свою работу
9. Понимание нюансов инструментов Data Science
10. Советы по получению заветной стажировки по Data Science
11. Как найти стажировку при начале карьеры
12. Как подавать заявки на стажировку
13. Как преодолеть трудности и выделиться
14. Заключение: Путь вперед
15. Об авторе — это я!
16. Станьте готовым к работе data scientist с LunarTech
17. Свяжитесь со мной

1. Ресурсы Data Science и AI

Хотите узнать все о карьере в Data Science, Машинном Обучении и Искусственном Интеллекте, а также научиться обеспечить себе работу в области Data Science? Вы можете скачать эту бесплатную книгу по карьере Data Science и AI.

Или, может быть, вы хотите изучить Машинное Обучение с нуля или освежить свои знания? Тогда вы можете прочитать эту бесплатную книгу по основам Машинного Обучения, в которой собраны все основы МО вместе с примерами на Python.

А если вы хотите изучить программирование на Java с нуля или освежить свои знания, вы можете прочитать эту бесплатную книгу по основам программирования на Java, чтобы изучить все основы языка Java вместе с концепциями объектно-ориентированного программирования и примерами кода.

2. Почему стажировки по Data Science важны

Data Science стал незаменимой областью в современном мире технологий. Бизнесы и отрасли все больше полагаются на data scientist’ов, чтобы обнаруживать важные знания и стимулировать инновации, но для многих начинающих это может показаться пугающим и запутанным.

В этом разделе мы углубимся в data science и важность нахождения возможности стажировки в области data science. Мы подчеркнем ее ценность в помощи мостом между теоретическими знаниями и практическим опытом, и вы узнаете, как стажировки могут оказать невообразимую помощь на этом пути.

Когда следует начинать стажировку в области науки о данных

Но вопрос в том, нужна ли вам стажировка в области науки о данных? Когда следует рассмотреть возможность поиска стажировки в области науки о данных, и почему время здесь имеет значение?

Прежде чем мы начнем, позвольте мне сказать вам, что если у вас есть техническая степень, такая как магистр статистики, эконометрики, информатики или другие подобные программы, вам просто нужно овладеть основными концепциями науки о данных, создать портфолио проектов и подать заявку на полноценные работу в области науки о данных (не забывайте о подготовке к собеседованию)!

Но если вы не относитесь к этой категории, вступление в область науки о данных и искусственного интеллекта будет намного проще благодаря стажировке в области науки о данных. Она поможет вам получить опыт и знания, которые вам понадобятся для начала карьеры в области науки о данных.

Стажировки в области науки о данных могут быть чрезвычайно полезны на разных этапах вашей технической карьеры, в зависимости от ваших карьерных целей и вашего опыта:

1. В начале вашего академического пути: Если вы студент, обучающийся по специальностям статистика, наука о данных, информатика или другие связанные области, ранняя стажировка вам приносит пользу. Она предоставит вам возможность реального мира познакомиться с практиками науки о данных, помогая вам применять теорию, изучаемую в аудитории, на практике.
2. Смена карьеры: Если вы рассматриваете возможность смены карьеры на науку о данных или искусственный интеллект, стажировки в области науки о данных могут служить мостом между вашим предыдущим опытом и новым направлением. Они позволят вам получить практический опыт и создать свое личное портфолио, что может являться ключом к запуску вашей карьеры.
3. Продвижение по карьерной лестнице: Даже если вы уже работаете в области данных, стажировка в области науки о данных может быть стратегическим шагом. Она позволяет вам получить специализированные навыки, такие как Генетический ИИ, LLM или Квантовые вычисления, быть в курсе последних тенденций в индустрии и, возможно, исследовать более старшие должности или руководящие позиции.
4. Исследование специализаций: Наука о данных включает в себя широкий спектр специализаций, от продвинутой аналитики и машинного обучения до обработки естественного языка и глубинного обучения. Стажировки дают вам возможность исследовать различные области науки о данных и определить, где лежат ваши интересы и сильные сто…

   Если вы чувствуете, что затоплены работой, настало время сделать шаг назад. Задайте себе вопрос: “Что в области науки о данных зажигает мою страсть?”. Все дело в том, чтобы найти ту золотую середину, которая соответствует вашим увлечениям и стремлениям.

   В первую очередь определитесь с тем, что такое Data Science и какие проекты выполняются Data Scientists на текущем рынке, так как все это меняется со временем. Какие есть новые тенденции в области науки о данных и где они применяются? В каких компаниях и для каких целей?

   Если вы хотите получить четкое резюме и узнать все о Data Science или искусственном интеллекте, проверьте раздел Ресурсы в конце этого справочника.

   Итак, если вы шевелите мозгами, раздумывая о том, как проложить себе путь в мире данных, начните с понимания обстановки. Определитесь с тем, что есть на рынке и что вас вдохновляет, сосредоточьтесь на этом, и поверьте мне, стажировка скоро не покажется такой недостижимой.

   Понять различные названия в области данных и искусственного интеллекта в бизнесе

   Вам также необходимо знать разницу между различными названиями должностей в области данных и программного обеспечения, которые используются взаимозаменяемо в индустрии. Часто от вас зависит, знать, является ли работа в области Data Science фактически работой Data Engineering или Data Analyst.

   Data Analyst: Интерпретирует сложные наборы данных, извлекает информацию и поддерживает принятие решений. Часто использует статистические инструменты и программное обеспечение, такие как Excel, R или Python.

   Data Engineer: Разрабатывает и поддерживает архитектуру (например, базы данных и системы обработки больших объемов данных), конвейеры и наборы данных, которые используют данные аналитики и Data Scientists.

   Исследователь по машинному обучению: Фокусируется на разработке новых алгоритмов и моделей в области машинного обучения. Их работа часто способствует академическим знаниям и может быть опубликована в журналах.

   Инженер по машинному обучению: Применяет алгоритмы и модели машинного обучения в приложениях, обеспечивая их плавную работу в реальных условиях. Часто сотрудничает с Data Scientists для интеграции моделей ML в приложения.

   Исследователь искусственного интеллекта: Исследует продвинутые концепции, теории и методологии в области искусственного интеллекта. Часто целью их работы является расширение границ того, что машины могут делать.

   Инженер искусственного интеллекта: Разрабатывает и реализует модели искусственного интеллекта в продуктах и решениях, оптимизируя их производительность и масштабируемость.

   Специалист по NLP: Работает специально с машинами для обработки и анализа большого объема данных естественного языка с целью обучения машин понимать человеческий язык.

   Product Data Scientist: Фокусируется на применении методов науки о данных для улучшения продуктов, повышения пользовательского опыта и формирования стратегии продукта.

   Full Stack Data Scientist: Это своего рода жонглер в мире данных. В основном, это человек, который делает все: от анализа данных и машинного обучения до инженерии. Они могут справиться со всем, начиная от извлечения и очистки данных до развертывания моделей машинного обучения, часто сочетая в себе роли аналитика данных, инженера и практика машинного обучения.

   Это минимум, что вам следует знать перед выбором проектов для портфолио и созданием своего цифрового ДНК. Я написал подробную статью по этому поводу, если вы хотите углубиться. Вы можете прочитать ее здесь на LinkedIn для получения дополнительной информации.

   

   4. Что такое стажировка в области науки о данных?

   Хотя некоторые рассматривают науку о данных как анализ данных или AI-инженерию, реальность лежит где-то посередине. Стажировка в области науки о данных предлагает начинающим ученым-исследователям возможность соединить теоретические знания с практическим применением в виде значимых проектов. Она дает им практический опыт, развивая их навыки на реальных проектах, что может помочь при поиске работы в будущем.

   В основе стажировки в области науки о данных лежит работа с данными для получения информации, решения проблем и принятия решений на основе данных. Стажеры работают вместе с опытными профессионалами в индустрии, получая опыт от опытных Data Scientists и внося вклад в проекты с ощутимыми результатами.

   Ежедневные обязанности стажера в области науки о данных могут варьироваться в зависимости от организации или области проекта. Давайте рассмотрим несколько из них более подробно:

   Исследование и очистка данных

   Стажирующийся в области науки о данных получает опыт в поддержании качества данных и их целостности. Работая с разнообразными наборами данных, они исследуют и очищают их, чтобы обеспечить точность и последовательность результатов для анализа. Выявление пропущенных значений, обработка выбросов и согласование расхождений с целью подготовки данных – все это часть этой задачи.

   Анализ данных и моделирование

   Стажеры используют статистические и машинное обучение алгоритмы для анализа данных и извлечения значимых инсайтов. Они разрабатывают модели для прогнозирования трендов, классификации данных или решения конкретных проблем. Для этого требуется глубокие знания различных алгоритмов и способность выбирать наиболее подходящие для конкретных ситуаций.

   Основной пункт

   Стажерам обычно не будет предложено обучать сложные модели машинного обучения или глубокого обучения, такие как RNN с LSTMs, GANs или LLMs, если данные требуют обработки большого объема для проектов с большим влиянием.

   Работа стажера может состоять из более простых моделей логистической регрессии для целей тестирования или моделей бустинга, как части процесса, который в основном сосредоточен на простой обработке данных и требует меньше мыслительных процессов для достижения результатов.

   Визуализация данных и коммуникация

   Стажеры по науке о данных не только сосредотачиваются на обработке чисел и запуске алгоритмов. Они также стремятся эффективно передавать свои результаты заинтересованным сторонам с помощью наглядных визуализаций данных, которые быстро и ясно объясняют сложную информацию.

   Коллаборация и сетевое взаимодействие

   Стажеры тесно сотрудничают с межфункциональными командами, внося свои уникальные взгляды и работая в командной среде, укрепляя навыки взаимодействия и коммуникации. Стажеры также получают возможность развивать профессиональные отношения и расширять свои контактные сети в сообществе науки о данных.

   Компании, такие как Microsoft и Amazon, предлагают очень ценные программы стажировки по науке о данных. Стажеры, которые в них участвуют, получают преимущества от работы с передовыми технологиями, руководства от профессионалов отрасли и участия в значимых проектах. Они получают ценный практический опыт, внося важные вклады в свои сферы деятельности.

   Взгляд изнутри на мою стажировку в области науки о данных: предпросмотр того, чего ожидать

   Вот пример того, как выглядит моя стажировка в области науки о данных, чтобы помочь вам представить, что может прийти ваш путь.

   Во время обучения на магистратуре по эконометрике, я и группа других студентов работали для клиента, одновременно работая для консалтинговой компании в Амстердаме. На высоком уровне нашей целью было использование машинного обучения для идентификации клиентов, которые уходили, и рекомендации им персонализированной маркетинговой стратегии для запуска их карты лояльности.

   Мы должны были сделать это, создавая модели оттока, кластеризуя клиентов на хороших, лучших и самых лучших и определяя групповую динамику.

   Мои повседневные обязанности включали:

   • Коллаборацию с коллегами-учеными данных: я регулярно встречался с моими коллегами, чтобы обсудить идеи, получая ценные инструкции и идеи от более опытных разработчиков.
   • Глубокое исследование: я проводил значительное время на исследованиях и также учился машинному обучению, чтобы иметь крепкую основу в этой области.
   • Анализ данных и визуализация: я проводил анализ данных и визуализацию, чтобы узнать о клиентах этой сети магазинов и их покупательском поведении.
   • Практическое программирование: я делал много программирования, реализуя различные модели машинного обучения, включая K-средних и деревьев решений, чтобы кластеризовать клиентов в 3 группы (хорошие, лучшие, самые лучшие) и изучать их групповую динамику (насколько вероятно, что клиент перейдет из группы “хорошие” в группу “лучшие”?).
   • Подготовка презентаций: я использовал свои навыки презентации, чтобы создавать увлекательные и деловые презентации для клиента.

   Стажировка в области науки о данных может предоставить ценную основу для начинающих ученых данных. Демистифицируя ежедневные обязанности стажировки по науке о данных, мы надеемся вдохновить людей выбрать этот захватывающий путь к своим карьерным целям.

   

   5. Must Have Tech Stack для стажеров в области науки о данных

   Возможно, вы задаетесь вопросом – какие инструменты и технологии вам нужно знать, чтобы получить стажировку в области науки о данных? Этот вопрос является критическим, потому что ваш технический стек не только формирует вашу ежедневную работу, но и определяет вашу карьеру в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

   Вот список некоторых языков программирования и инструментов, которые вам могут понадобиться:

   1. Языки программирования и Среды разработки: Python, SQL, R, Stata

   2. Технические инструменты: Github, Excel

   3. Библиотеки Python: Библиотеки машинного обучения: ScikitLearn. Библиотеки анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy, StatsModels. Библиотеки обработки естественного языка: NLTK. Библиотеки визуализации данных: Matplotlib, Seaborn.

   Как стажер по Data Science, от вас обычно ожидают, что вы знаете 1-2 языка программирования, таких как Python и SQL, на базовом уровне. Также вам следует быть знакомым с некоторыми распространенными библиотеками Data Science, такими как scikit-learn, Pandas и Matplotlib. Но что еще важнее, вам нужно знать основы Data Science.

   Следующий раздел будет посвящен этим необходимым основам, которые вам нужно знать, чтобы стать полноценным Full-Stack Data Scientist и позже AI Engineer.

   

   6. Изучите основы Data Science

   Если вы стремитесь стать дата-сайентистом, вам могут быть знакомым следующий тренд: многие бросаются в глубокий конец, берясь за сложные проекты, особенно те, которые включают сложные нейронные сети. Такая амбициозность похвальна, но есть один подводный камень.

   Прежде чем окунуться в продвинутые области Data Science, убедитесь, что у вас прочно установлены основы – особенно если у вас нет технического образования.

   Многие начальные роли в Data Science не попросят вас обучать и использовать сложные модели глубокого обучения прямо сразу.

   Вместо этого, они ищут людей, которые искусны в анализе данных, визуализации, программировании по статистике, проверке качества данных, A/B-тестировании, очистке текста и так далее. Они также могут хотеть, чтобы вы могли обучать и тестировать простые модели машинного обучения.

   Вот почему я советую сконцентрироваться на основах.

   И под основами я имею в виду:

   • Основы статистики
   • Основы машинного обучения
   • Основы обработки естественного языка (NLP)
   • Тестирование A/B и экспериментирование
   • Программирование для Data Science (например, основы Python или основы R)

   Обеспечение прочного понимания этих основных элементов не только делает вас более привлекательным кандидатом на первую работу, но также готовит почву для будущего роста. По мере того, как вы укрепляете свои знания в основах, переход к более сложным проектам становится естественным развитием.

   Ознакомьтесь с разделом ресурсов по бесплатным справочникам, которые я тщательно разработал специально для вас, объединяющим все основы в одном месте.

   

   7. Как выбрать проекты для создания личного портфолио

   Практический опыт крайне важен в области Data Science. Работодатели часто ищут кандидатов, которые обладают практическими навыками и могут применять их на реальных сценариях.

   Как стажеру, вам, вероятно, не потребуется много проектов в вашем арсенале (в отличие от того, кто хочет сразу стать старшим дата-сайентистом). Но все же полезно продемонстрировать, что у вас есть некоторый практический опыт.

   Так что, начиная свою карьеру в области Data Science, вам понадобится портфолио проектов для демонстрации. Это помогает потенциальным работодателям увидеть, что вы не только знаете теорию, но и имеете практический опыт.

   Суть вашего портфолио заключается не только в его наличии, но и в тщательном выборе проектов в нем.

   Помимо проектов, над которыми вы работаете во время учебы или на онлайн-платформах, создание собственных личных проектов может значительно улучшить ваши навыки и выделить вас из остальных.

   Выберите тему или проблему, которая вас интересует, и разработайте проект, позволяющий исследовать различные аспекты науки о данных. Это не только демонстрирует вашу проактивность, но и показывает вашу способность самостоятельно определять и решать связанные с данными задачи.

   Важно сосредоточиться на 2-5 выдающихся проектах, которые не только демонстрируют ваш набор навыков, но также соответствуют вашей желаемой специализации.

   Например, если вы собираетесь стать специалистом по NLP, ориентируйте сво портфолио на соответствующие проекты, а не отвлекайтесь на Computer Vision. Аналогично, стремящиеся стать инженерами GenAI или AI должны продемонстрировать свои навыки в этих областях, а не фокусироваться, например, на проектах Product Data Science.

   Эти обдуманные выборы гарантируют, что ваше портфолио – это не только свидетельство вашего технического мастерства, но и ясный индикатор вашей профессиональной траектории и намерений по специализации. Представьте эти проекты высокого уровня на платформах, таких как личный веб-сайт или GitHub, обеспечивая их подробную документацию и увлекательные повествования.

   Помните, что тщательно отобранное портфолио не только подчеркивает ваши навыки, но и даёт потенциальным работодателям представление о вашем фокусе и страсти.

   Например, если вы стремитесь стать аналитиком данных, проекты, демонстрирующие вашу способность интерпретировать сложные наборы данных с использованием инструментов, таких как Excel, R или Python, могут иметь решающее значение. Те, кто хочет стать инженерами по обработке данных, могут уделять особое внимание проектам, связанным с проектированием баз данных или поддержкой систем обработки больших объемов данных.

   Будущие исследователи машинного обучения могут рассмотреть возможность делиться инновационными алгоритмами или моделями, над которыми они работали, особенно если они внесли вклад в академические исследования или были представлены в журналах. С другой стороны, инженеры машинного обучения должны уделять особое внимание проектам, в которых эти алгоритмы интегрируются без проблем в приложения, демонстрируя их эффективность в реальном мире.

   Если искусственный интеллект – это ваше призвание, ваше портфолио должно воплощать передовые теории и методологии, расширяющие границы машинного интеллекта. Инженеры искусственного интеллекта, напротив, могут приоритезировать проекты, в которых эти модели ИИ без проблем интегрируются в масштабируемые и высокопроизводительные продукты.

   Специалисты по NLP должны сосредоточиться на проектах, глубоко исследующих обработку и интерпретацию обширных объемов естественного языка и строящих мост между машинами и человеческим языком. А те, кто увлекается Product Data Science, могут выбирать проекты, осветляющие их умение улучшать пользовательский опыт, разрабатывать стратегии продуктов или улучшать существующие продукты с использованием данных.

   Наконец, если вы себя определяете как полноценного Data Scientist, ваше портфолио должно быть смесью проектов, затрагивающих области извлечения данных, их очистки, развертывания ML-моделей и т. д., подчеркивая вашу гибкость.

   Помните, ключевая роль заключается в согласовании ваших проектов с вашими амбициями. Ваше портфолио не только отображает ваши навыки, но также сигнализирует о вашей специализации потенциальным работодателям. Оно помогает гарантировать вашу ценность в выбранной вами области.

   

   8. Как демонстрировать свою работу

   Для тех, кто освоил основы, но столкнулся с проблемой передачи своих знаний, проблема часто сводится к представлению.

   Просто обладание знаниями недостаточно – важно эффективно их коммуницировать. Как вы структурируете свой богатый опыт и знания, особенно на платформах, таких как ваше резюме, может стать решающим фактором в вашей профессиональной траектории.

   Так что вам понадобятся:

   • Личный веб-сайт
   • Профиль GitHub
   • LinkedIn
   • Резюме

   Возможно, вы подумаете: “А если у меня нет технического образования?” или “Как представить свой разнообразный опыт обучения?” Ответ кроется в рассказе.

   В ряде обсуждений, будь то на LinkedIn или в личных контактах, я всегда подчеркиваю силу повествования. Не просто демонстрируйте свой код. Расскажите историю, описывайте преодолеваемые преграды, предлагайте решения и подводите итоги.

   Убедительное повествование лучше всего дополняется кратким, но влиятельным резюме. Вам также следует поддерживать аккуратно организованный репозиторий на GitHub и личный веб-сайт, который отражает ваш путь и страсть к науке о данных.

   Эти платформы не только демонстрируют ваши технические навыки, но и подтверждают ваше приверженность этой области и вашу профессиональную манеру.

   Если вы находитесь на стартовой линии, размышляя о том, как погрузиться в область науки о данных, рассмотрите возможность поступления на специализированный курс или буткэмп. Эти платформы предлагают структурированное обучение и могут стать пружиной для создания таких важных проектов для вашего портфолио.

   Помните, в цифровую эпоху ваше онлайн-присутствие – это ваш бренд. Это не просто демонстрация – это свидетельство вашего преданности, навыков и вашей уникальной истории в огромном мире науки о данных.

   Вот мои советы, как создать каждый из этих 4 продуктов:

   Как создать незабываемый персональный сайт

   В своем пути через науку о данных, машинное обучение и искусственный интеллект я понял важность крепкого цифрового присутствия.

   Персональный веб-сайт, по сути, является круглосуточным резюме, расширяющим ваши возможности. Если вы тоже энтузиаст в сфере технологий, создание этой персональной платформы – абсолютная необходимость.

   Вот мои советы, основанные на моем опыте, о том, как создать увлекательный персональный веб-сайт. В качестве примера я буду использовать свой собственный сайт.

   О странице “О вас”:

   • Введение: Начните с краткого, увлекательного заявления о том, кто вы и что вас вдохновляет в сфере технологий.
   • Образовательный путь: Подробно опишите свой академический путь, выделите ваш университет и любые значимые достижения или отличия.

   Ниже приведена моя страница «Обо мне» на моем персональном веб-сайте и ссылка на нее:

   

   Страница портфолио

   • Обзоры проектов: Выделите ваши ключевые проекты, предоставляя информацию о компаниях, с которыми вы сотрудничали, о вашей роли, продолжительности и вашем вкладе.
   • Интерактивные демонстрации: Подумайте о включении динамической визуализации данных или интерактивных элементов для более увлекательной страницы.

   Страница технического стека и рабочих образцов

   • Демонстрация вашего кода: Поделитесь образцами кода, над которым вы работали, будь то на Python, PySpark, SQL или других инструментах/языках. Сопроводите их краткими пометками или объяснениями для предоставления контекста.
   • Прямые ссылки: Руководите своих посетителей на платформы вроде GitHub, где они смогут изучить все ваши работы.

   Обратите внимание, что ниже представлено краткое представление о моем техническом стеке, и я работаю в этой сфере уже довольно долго, и как стажеру не ожидается, что вы работали с некоторыми из этих технологий, таких как PySpark, Git, DataBricks, OTEL, вы понимаете! Поэтому создайте раздел, похожий на этот, но включите свой технический стек. Как стажер вам потребуется знать основы Python (например, с использованием IDE PyCharm), а также у вас может быть опыт работы с R, Matlab в зависимости от вашего опыта.

   

   Обязательно добавьте также образцы кода!..

   

   Страница публикаций и технических блогов

   • Ваш угол исследований: Если вы занимались научными исследованиями, перечислите ваши статьи, особенно если вы были первым автором.
   • Ваш голос в сфере: Делитесь статьями, техническими блогами или мнениями, чтобы посетители могли заглянуть в ваше мышление и экспертизу за рамками вашей регулярной работы.

   

   Страница пресс-релизов

   • Ваш момент в центре внимания: Запишите любые ваши выступления в СМИ, будь то интервью, выступления в подкастах или заметные упоминания, подчеркивая ваше влияние в отрасли.

   

   Страница контактов

   • Поддерживайте открытые коммуникационные линии: Предложите прямой канал для коллег, потенциальных партнеров или рекрутеров, чтобы связаться с вами. Интеграция инструментов для планирования также может упростить взаимодействие и показать ваши организационные навыки.

   

   Страница бесплатных ресурсов:

   • Вклад в сообщество: Если вы создали какие-либо ресурсы, такие как справочники, руководства, библиотеки кодирования или инструменты, перечислите их здесь. Эти материалы не только приносят ценность посетителям, но и подчеркивают ваше стремление к широкому миру технологий.

   

   Ваш личный сайт должен быть постоянно развивающимся свидетельством вашей профессиональной траектории. Регулярные обновления гарантируют, что вы остаетесь на передовой, отражая ваш рост в нашей динамичной отрасли.

   А вот еще один пример личного сайта от Vahe Aslanyan, который вы можете найти здесь.

   Как создать правильный профиль на GitHub

   В своем пути в качестве специалиста по обработке данных, я имел привилегию общаться с многими молодыми специалистами.

   Один из общих стартовых пунктов, о котором мы часто говорим, – это их репозиторий на GitHub.

   Но есть несколько вещей, которые я хочу подчеркнуть:

   Все дело не только в коде. Ваш репозиторий на GitHub может многое рассказать о ваших технических навыках, но ваша способность преодолевать простые алгоритмы и скрипты это поистине отличает вас от других. Обработка данных – это не только написание алгоритмов и скриптов, это история.

   Каждый проект по обработке данных – это повествование. Это история о проблеме, решении и его возможном влиянии. Это понимание того, что мы кодируем, визуализируем и анализируем модели, все для одной цели: решить проблему реального мира.

   Вы должны развивать искусство рассказывания историй с помощью данных. При представлении своего портфолио не просто делитесь своим кодом – рассказывайте историю, которая стоит за ним. Объясните проблему, которую вы решали, открытие, к которому пришли, и ценность, которую оно принесло. Используйте визуализации, чтобы ваше повествование ожило.

   Так что, молодые специалисты по обработке данных, помните: способность создать увлекательную историю вокруг ваших проектов – это то, что на самом деле выделит вас. Речь идет не только об алгоритмах. Речь идет о влиянии и пути.

   Для вашего справочника вот мой профиль на Github:

   

   Открытый и хорошо поддерживаемый профиль на GitHub может изменить игру, когда вы подаетесь на стажировку по обработке данных. Он служит портфолио ваших проектов по обработке данных и демонстрирует вашу способность писать код, умение решать проблемы и подход к сотрудничеству.

   Обязательно включите разнообразные проекты, которые подчеркивают вашу экспертизу в областях, таких как анализ данных, машинное обучение и визуализация данных.

   Также полезно активно участвовать в сообществе специалистов по науке о данных, вносить свой вклад в соответствующие репозитории и участвовать в обсуждениях.

   Вывод: В науке о данных, искусство рассказывать истории – это суперспособность. Это мост, связывающий ваши технические навыки с реальным влиянием на мир. Итак, в следующий раз, когда вы будете демонстрировать свою работу, не забудьте подчеркнуть роль истории.

   Как создать впечатляющий портфолио на LinkedIn

   В современном цифровом веке LinkedIn является неоспоримой платформой для профессионального общения, поиска работы и установления бренда. Особенно для тех, кто работает в сфере технологий, тщательно отобранное портфолио на LinkedIn может открыть двери к невероятным возможностям.

   Вот мое пошаговое руководство, основанное на личном опыте, по созданию великолепного портфолио на LinkedIn:

   

   Используйте профессиональное фото

   Четкое, хорошо освещенное и профессиональное изображение говорит о многом. Это первое визуальное взаимодействие посетителя с вашим профилем, поэтому убедитесь, что оно искренне вас представляет.

   Используйте увлекательный заголовок

   Более чем текущее название вашей должности, используйте это пространство, чтобы кратко передать вашу экспертизу и страсть.

   Например, “Data Scientist | Энтузиаст машинного обучения | Преобразовывающий необработанные данные в практические понимания.”

   Напишите Резюме/Раздел «О себе»

   Создайте повествование о вашем профессиональном пути. Обсудите, что вас движет, ваши значительные достижения и то, где вы видите себя в будущем в сфере технологий.

   Расскажите о своем опыте

   Опишите свои профессиональные роли, уделяя каждой записи краткое, но объясняющее контексте ответственности, проектов, в которых вы принимали участие, и любых значимых достижений.

   Перечислите навыки и рекомендации

   Перечислите ключевые навыки, соответствующие вашей профессии. Поощряйте коллег и партнеров подтверждать вашу компетентность, что добавит доверия к вашим указанным способностям.

   Предоставьте Рекомендации

   Несколько грамотно составленных рекомендаций от коллег, начальников или партнеров могут значительно повысить ваш профиль. Рассмотрите возможность написания искренних рекомендаций для других людей в вашей сети – взаимность часто оценивается.

   Добавьте Образование и Сертификации

   Укажите не только формальное образование, но и любые сертификаты или курсы, которые повышают ваш профессиональный статус, особенно в сфере технологий.

   Добавьте Раздел “Избранное”

   Представьте ключевые проекты, публикации или любые появления в СМИ. Предоставьте прямые ссылки на вашу работу, будь то на GitHub, личные блоги или другие платформы.

   Будьте активны на LinkedIn

   Взаимодействуйте с сообществом LinkedIn. Поделитесь информативными статьями, комментируйте посты и вносите свой вклад. Это демонстрирует ваш активный вклад и поддерживает активность вашего профиля.

   Используйте настраиваемый URL:

   Настройте ваш URL в LinkedIn, сделав его более чистым и профессиональным. Это также упростит его использование на визитках или в электронных подписях.

   Как создать убедительное резюме

   Вот подробное и пошаговое руководство по созданию идеального резюме в области науки о данных.

   Я также подробно рассказываю об этом в своем руководстве по карьере в науке о данных, которое вы можете найти в разделе Ресурсы ниже – так что давайте сэкономим время и пространство в этом разделе.

   Простой совет, которым стоит запомнить: убедитесь, что ваше резюме написано на языке, на котором говорят ваши основные работодатели и вакансии.

   

   9. Понимание нюансов инструментов Data Science

   Data Science – это не только построение моделей, это также понимание сложностей и нюансов данных, инструментов и статистики.

   Вам потребуется время для более глубокого погружения в статистические концепции, методы исследовательского анализа данных и методы предварительной обработки данных. Понимание сильных и слабых сторон различных алгоритмов и умение применять их правильно к разным типам данных.

   Обладание всесторонним пониманием основ Data Science позволит вам принимать обоснованные решения и создавать надежные идеи.

   Помните, что развитие необходимых навыков требует больше, чем просто прохождение онлайн-уроков или участие в семинарах. Это требует постоянного обучения, активного участия в сообществе Data Science и готовности идти дальше базовых знаний.

   Разрабатывайте навыки на практике, создавайте видимый профиль на GitHub, работайте над персональными проектами и погружайтесь в нюансы Data Science, тогда вы станете кандидатом сильного уровня для стажировки по Data Science.

   

   10. Советы для получения желаемой стажировки по Data Science

   Для получения стажировки по Data Science важно использовать стратегии, которые помогут вам выделиться в конкурентной среде. Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы повысить свои шансы на получение идеальной стажировки по Data Science:

   Сосредоточьтесь на навыках коммуникации

   Независимо от вашей технической экспертизы, будущему специалисту по Data Science необходимо обладать отличными навыками коммуникации.

   Умение превращать сложный код и алгоритмы в истории, которые будут понятны как для технической, так и для неспециализированной аудитории, является важным для эффективной коммуникации ученых данных. Это означает эффективное представление ваших результатов и идей организованным образом.

   Используйте социальные сети и университетские ресурсы

   Воспользуйтесь социальными сетями, такими как LinkedIn и Twitter, чтобы общаться с профессионалами в области Data Science. Присоединяйтесь к соответствующим обсуждениям, чтобы продемонстрировать свои знания и страсть к Data Science.

   Также используйте ресурсы, предлагаемые вашим университетом, если Вы посещали его, такие как карьерные службы или сети выпускников, чтобы получить информацию, налаживать связи и находить возможности для стажировки.

   Посетите виртуальные ярмарки карьеры

   Виртуальные ярмарки карьеры стали все более популярным способом связи с потенциальными работодателями и нахождения возможностей для стажировки.

   Заранее изучите каждую компанию, принимающую участие в ярмарке, и будьте готовыми с вопросами и презентацией, в которой вы подчеркнете свои навыки и энтузиазм.

   Учтите время

   Время имеет первостепенное значение при подаче заявки на стажировку по Data Science. Многие компании начинают набор персонала за много месяцев до начала работы, поэтому будьте проактивны и следите за объявлениями о стажировке, как только они станут доступными.

   • Начинайте планировать поиск летней стажировки уже в ноябре или декабре. Многие ведущие компании (крупные технологические), особенно в конкурентных областях, таких как Data Science или Искусственный Интеллект, начинают размещать объявления о летних стажировках уже в январе или феврале. Начиная планирование заранее, вы получите преимущество в поиске потенциальных возможностей и подготовке заявки.
   • Не забудьте воспользоваться ресурсами вашего университета, включая карьерные ярмарки и выставки. Обычно в начале весеннего семестра ваш университет может организовать карьерные мероприятия, где вы сможете взаимодействовать с представителями компаний, предлагающих стажировки в области Data Science. Эти мероприятия – отличная возможность для получения информации о стажировке и установления ценных связей.

   Имейте в виду, что получение стажировки по Data Science требует не только технических навыков. Это требует показа страсти, желания учиться и преданности. Следуя этим стратегиям и советам, вы можете увеличить свои шансы на получение стажировки.

   

   11. Как найти стажировки при начале карьеры

   Вовлечение в науку о данных может быть как захватывающим, так и пугающим, и поиск стажировок может показаться непреодолимым препятствием. Но существуют стратегии и платформы, которые могут помочь вам, если вы только начинаете.

   В этом разделе мы рассмотрим эффективные методы поиска стажировок по науке о данных, когда вы только начинаете.

   Используйте онлайн-платформы и доски вакансий

   Один из самых простых и быстрых способов найти стажировку по науке о данных – через онлайн-платформы и доски вакансий, включая LinkedIn, Indeed, Glassdoor и InternMatch. Эти платформы позволяют вам фильтровать поиск по местоположению, продолжительности и требуемым навыкам.

   Вы можете регулярно проверять эти платформы на предмет новых стажировок, соответствующих вашим интересам и квалификации, прежде чем делать свой выбор.

   Консультируйтесь с организациями и ищите рекомендации

   Сетевое взаимодействие может быть невероятно полезным способом нахождения стажировок при старте в науку о данных, особенно для студентов бакалавриата.

   Используйте платформы, такие как LinkedIn, или посещайте мероприятия и конференции отрасли, чтобы связаться с уже работающими профессионалами в этой сфере. Обратитесь к профессорам, наставникам или однокурсникам, которые могут знать о доступных стажировках.

   Рекомендации могут значительно увеличить ваши шансы, так как компании часто ценят рекомендации от доверенных лиц.

   Исследуйте и обращайтесь к компаниям

   Исследуйте компании, которые соответствуют вашим интересам и целям в науке о данных. Многие известные гиганты технологической отрасли, такие как Apple, Microsoft и Google, предлагают программы стажировок по науке о данных. Убедитесь, что вы изучаете разделы “карьера” или “возможности стажировок” на их веб-сайтах, чтобы узнать о доступных позициях. Даже если программа стажировок не является явно рекламируемой, стоит узнать о возможных стажировках.

   Университетские службы по карьере и академические ресурсы

   Если вы учились в университете, воспользуйтесь услугами по карьере, которые они предоставляют. Они могут иметь ресурсы, доски вакансий и связи с работодателями, которые могут помочь вам получить стажировку в области науки о данных.

   Вы также можете проконсультироваться с профессорами или академическими советниками, так как они могут предоставить неоценимые знания и информацию о доступных стажировках в вашем университете или партнерствах отрасли.

   Кастомизируйте свои приложения

   При подаче заявки на стажировку по науке о данных важно, чтобы ваши приложения отражали каждую возможность. Убедитесь, что ваше резюме, сопроводительное письмо и портфолио отражают соответствующие курсы, проекты и навыки, соответствующие требованиям стажировки.

   Вы захотите продемонстрировать свои технические способности, такие как знание различных языков программирования, а также любой опыт анализа данных/обучения с использованием машинного обучения, приобретенный в ходе учебы или личных проектов.

   Будьте активными и настойчивыми

   Получение стажировки в конкурентной сфере науки о данных требует настойчивости и активных действий. После подачи заявок свяжитесь с компаниями, чтобы узнать о статусе вашей заявки. Кроме того, впечатления на сетевых мероприятиях или ярмарках карьеры также могут предоставить ценные возможности для знакомства с компаниями лично и создания связей.

   Убедитесь, что вы демонстрируете свою страсть к предмету, показывая, что вы готовы учиться и развиваться в этой сфере.

   Начать в науке о данных может показаться сложным, но благодаря настойчивости и правильным стратегиям вы сможете найти ценные стажировочные возможности для старта вашей карьеры.

   Проявите активность, пользуясь онлайн-платформами, сетевое взаимодействие с профессионалами и персонализацию материалов приложения, чтобы выделиться среди других кандидатов. Каждый шаг приблизит вас к достижению вашей цели – получения стажировки по науке о данных.

   

   12. Как подать заявку на стажировку

   Подача заявки на стажировку по науке о данных может показаться сложной. Однако, с правильным подходом и подготовкой, процесс подачи заявки должен стать менее пугающим.

   Вот несколько ключевых советов и стратегий, которые облегчат подачу заявки, чтобы вы могли получить заветную стажировку по науке о данных.

   Создайте хорошее первое впечатление своим резюме

   Резюме часто служит первым впечатлением потенциальных работодателей, поэтому крайне важно, чтобы оно произвело хорошее первое впечатление.

   Добавьте к подходящей работе/стажировке информацию о навыках и опыте, соответствующих требованиям. Укажите все курсы, проекты или сертификаты, подтверждающие ваши технические способности в области анализа данных, машинного обучения или визуализации. И по возможности конкретизируйте свои достижения, чтобы продемонстрировать их влияние.

   Создайте увлекательное сопроводительное письмо

   Увлекательное сопроводительное письмо может выделить вас среди других кандидатов. Используйте его, чтобы продемонстрировать свою страсть к науке о данных и объяснить, почему именно эта стажировка вас интересует.

   Укажите детали о подходящих навыках, опыте и достижениях, которые делают вас отличным кандидатом на эту роль. Вы также можете подчеркнуть навыки, которые соответствуют требованиям и квалификации, описанным в объявлении о стажировке.

   Создайте и поддерживайте внутренний хранилище знаний

   Создание хранилища знаний – эффективный способ продемонстрировать как вашу экспертизу, так и ваше стремление к непрерывному обучению.

   Начните с создания персонального веб-сайта или блога, на котором вы можете публиковать информацию о проектах, кейсах и инсайтах в области науки о данных. Это не только позволит продемонстрировать ваши способности, но и покажет, насколько хорошо вы можете объяснить технические концепции.

   Понимайте позицию вашего собеседника

   Чтобы успешно пройти собеседование, крайне важно понимать позицию собеседника. Изучите информацию о компании, ее культуре и конкретных проектах, над которыми они работают, а также о техниках и инструментах науки о данных, которые они используют.

   Это знание не только позволит вам задавать взвешенные вопросы, но и адаптировать ответы в соответствии с целями и ценностями компании.

   После собеседования необходимо отправить письмо или заметку, выразив благодарность и подтверждение своего желания занять место стажера. Этот простой жест показывает вашу профессиональность и энтузиазм, а также помогает поддерживать диалог, узнавая о следующих шагах в процессе найма.

   Не падайте духом. Для получения стажировки в области науки о данных требуется не только технические навыки. Работодатели ищут кандидатов, которые могут эффективно коммуницировать свою работу, критически мыслить и демонстрировать энтузиазм к науке о данных.

   Создав привлекательное резюме и сопроводительное письмо, организовав хранилище знаний, понимая позицию собеседника и делая последующую контакт, вы можете увеличить свои шансы на получение мечтовой стажировки в области науки о данных.

   

   13. Как преодолеть преграды и выделиться

   Молодые ученые-исследователи данных часто сталкиваются с преградами на пути к получению стажировки. С правильным настроем и стратегиями вы можете преодолеть эти трудности.

   В этом разделе мы рассмотрим некоторые распространенные проблемы и предложим эффективные решения, которые помогут вам выделиться среди своих сверстников.

   Выровняйте ваши навыки с требованиями отрасли

   Одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются молодые ученые-исследователи данных, является следование требованиям отрасли и последним технологиям и тенденциям. Главный секрет здесь – знать, какие новейшие тенденции существуют и то, хотите ли вы их изучать.

   Следите за учеными-исследователями данных и инженерами искусственного интеллекта онлайн, на платформах вроде LinkedIn или X (Twitter), и вы узнаете о последних тенденциях, так как эти люди обычно первыми их обсуждают.

   Также можно читать технические статьи, написанные учеными-исследователями данных и инженерами искусственного интеллекта, которые уже некоторое время работают в этой области. Это также поможет вам узнать о последних тенденциях и быть в курсе событий. Читайте блоги на эти темы, смотрите обучающие видео на YouTube и, если можете позволить себе, проходите курсы и делайте проекты.

   Кроме того, подписывайтесь на рассылки по теме «Наука о данных» и «Искусственный интеллект», которые расскажут вам о том, какие темы сейчас актуальны. Пример такой рассылки – наша предстоящая [Рассылка “Наука о данных и искусственный интеллект”] или другие рассылки в этой области.

   Итак, теперь вы в курсе событий!

   Тогда вопрос о том, стоит ли следовать трендам, которые вы открываете. Рассмотрите возможность связаться с людьми, которых вы уважаете, и спросите, что они думают о этих трендах и куда они видят их развитие на высоком уровне.

   Это важно, потому что, если вам не нравятся Нейронные сети и сложная математика, такая как Линейная алгебра и Теория дифференцирования, то, несмотря на то, насколько заманчиво звучит GenAI, это может быть не вашим путем.

   Чтобы преодолеть этот вызов, рассмотрите эти советы:

   1. Следите за последними трендами и развивайтесь в них: Data science это постоянно развивающаяся сфера, поэтому важно продолжать учиться новым инструментам, языкам программирования и алгоритмам. Воспользуйтесь онлайн-курсами, учебниками и практическими проектами, чтобы расширить свои технические навыки и повысить производительность.

   2. Распознайте и развивайте свои основные компетенции: Важно не только иметь глубокие знания в различных областях data science, но и определить свои основные сильные стороны, чтобы выделиться и стать более привлекательным для потенциальных работодателей. Это не только повысит вашу трудоустройство, но также поможет вам выделяться среди конкурентов.

   3. Сотрудничайте и создавайте свое профессиональное сообщество: Вовлечение в сообщество data science может дать ценную информацию и возможности для сотрудничества. Присоединяйтесь к онлайн-форумам, участвуйте в вебинарах или конференциях, принимайте участие в соревнованиях по data science или даже онлайн-соревнованиях, чтобы расширить свою сеть контактов и получить доступ к разнообразным точкам зрения.

   Как отличить себя от других кандидатов

   Все более конкурентная рыночная ситуация делает сложным отличить себя от других кандидатов. Чтобы увеличить шансы на получение стажировки в области data science, следуйте этим стратегиям:

   Создайте свою личную брендированность

   Разработайте онлайн-присутствие через личный веб-сайт, блог или профили в социальных сетях, сфокусированные на Data Science. Делитесь проектами, идеями и опытом, чтобы продемонстрировать свою экспертизу и показать себя и свои навыки.

   Но вы можете спросить – что такое личный бренд и как его создать? Личный бренд гораздо больше, чем просто ваша цифровая картинка. Это история, которую вы рассказываете другим и как вас воспринимают. Это то, как вы представляете себя миру, особенно в профессиональном контексте и в техническом мире.

   Ваш личный бренд – это уникальное сочетание навыков, опыта и личностных качеств, которые вы хотите показывать всему миру. Он должен показывать вас в целом и разделять вас с остальными.

   Я имею в виду, что если у вас и у кого-то другого был опыт работы в одной и той же компании, и у вас одинаковое образование, ваш личный бренд покажет различия в том, кто вы оба.

   Вы – энергичный и креативный человек, у которого “я все могу” настроение? Вы внимательны и предусмотрительны, с отличными навыками прослушивания и вниманием к деталям? Вы лидер, видящий дальше и желающий вдохновлять других? Это все, что вы можете передать, развивая свой личный бренд.

   Вот пример моего личного бренда:

   Вы обнаружите согласованность на различных платформах, где вы находите информацию обо мне. Вы увидите, что у меня есть похожие изображения, которые показывают неформальный или деловой-неформальный стиль, потому что это мой бренд. Я отличаю себя как человек, который владеет не только экспертизой в области Data Science, но и в области Machine Learning и AI.

   Вы также заметите, что на многих платформах, будь то CodesCode, LinkedIn, X, Medium или LunarTech, я всегда пытаюсь помочь другим данным ученым и инженерам AI пройти путь обучения в этой области, делая его доступным. Я также постоянно объясняю и демонстрирую свое желание помочь, так как сама видела, насколько сложным может быть потратить годы и много денег на изучение Data Science и AI.

   Я стараюсь помогать другим, чтобы им не пришлось проходить через такой же долгий и дорогостоящий процесс, упрощая его.

   Я также отстаиваю права женщин в технологической сфере. Я демонстрирую свои навыки и области экспертизы в Machine Learning и Data Science на всех этих разных платформах. Также, когда я сетевинг и поддерживаю свои профессиональные контакты, я стараюсь распространять информацию о своем бренде и о том, за что я стою и почему я делаю то, что делаю.

   Брендированность не только связана с вашим онлайн-присутствием – это также о вашей личной истории. Какова ваша профессиональная история? Какой опыт у вас? Каков путь, который вы преодолели, чтобы стать тем, кто вы есть? Что вас мотивирует? Что помогает вам оставаться мотивированными? И что уникального в вашей истории?

   Например, в моем случае, я столкнулась с множеством трудностей как женщина в технологической сфере, чтобы достичь того, где я сейчас. Но я научилась рассматривать все неудачи как возможности перейти на следующий уровень. Никогда не сдаваться.

   Итак, как ваша целевая аудитория воспринимает вас или о вас думает? В начале это может быть совсем другим, нежели после того, как вы начнете развивать свою марку. О чем говорят другие о вас? Вы амбициозны? Вы исполнитель или менеджер? Вам нравится общаться с людьми? Вас также интересуют люди и бизнес, или только технологии? Это все нужно учесть.

   Используйте свои мягкие навыки

   Не игнорируйте ценность мягких навыков! Сосредоточьтесь также на развитии своих навыков коммуникации, сотрудничества и решения проблем. Они так же важны для работы в команде и общения с клиентами, как и ваше техническое мастерство.

   Создавайте профессиональные связи и обращайтесь к менторам

   Общайтесь с профессионалами в индустрии науки о данных через сетевые мероприятия, LinkedIn или отраслевые конференции. Ищите наставников, которые могут направлять и консультировать вас по ходу вашего пути. Их мнения могут оказаться бесценными при поиске стажировки.

   

   14. Заключение: Путь вперед

   На этом этапе посвятите некоторое время в ознакомление с мудростью и идеями, которые вы усвоили, следуя этому руководству. Следуя здесь описанным шагам, у вас уже есть прочная основа, с которой можно отправиться в динамичную сферу науки о данных.

   Просто помните, что наука о данных не является чем-то одним, а предлагает множество возможностей, которые ждут своего открытия.

   Теперь вы можете с уверенностью и намерением начать свой путь в науке о данных. Наслаждайтесь исследованием ее разнообразия, придерживаясь своей страсти на всем пути.

   Вот краткий обзор ключевых моментов из этого руководства:

   1. Постройте прочный фундамент: Начните с разработки всестороннего понимания анализа данных, машинного обучения и визуализации как основных компонентов науки о данных. Эти навыки станут вашим путеводителем по пути в науку о данных.
   2. Набирайте практический опыт: Хотя курсы и буткемпы могут пригодиться, практический опыт является неотъемлемой частью науки о данных. Создайте активный профиль на GitHub и работайте над персональными проектами, демонстрирующими ваш талант и опыт, чтобы продвинуться в этой отрасли.
   3. Всегда продолжайте учиться: Наука о данных постоянно развивается, и практически каждый день появляются новые методики и технологии. Следите за трендами, научными статьями и развитием отрасли, регулярно инвестируя в расширение своих знаний и умений.
   4. Эффективное сетевое взаимодействие: Сетевое взаимодействие является одним из ключевых моментов в сообществе науки о данных. Участвуйте в виртуальных ярмарках карьеры, общайтесь с профессионалами на социальных медиа платформах, таких как LinkedIn, или в группах в социальных медиа, таких как Reddit, или используйте ресурсы университета. Сетевые связи могут открыть двери к захватывающим стажировкам или возможностям трудоустройства.
   5. Составление убедительной заявки: При подаче заявки на стажировку по науке о данных важно, чтобы ваша заявка выделялась. Используйте резюме, сопроводительное письмо и портфолио, чтобы рассказать о том, что делает вас уникальным как личностью. Ведь навыки программирования – это всего лишь одна компонента. Также подчеркните свой опыт, проекты и достижения, чтобы отличаться от конкурентов.
   6. Преодолевайте трудности: В процессе становления ученым в области науки о данных вам придется преодолевать множество преград. От недостатка опыта или технических трудностей до отказов и неудач, помните, что упорство и настойчивость являются необходимыми качествами для достижения успеха. Обратитесь к наставникам, коллегам и онлайн-сообществам, чтобы получить помощь в преодолении преград.

   Разумеется, успех в вашем пути в науку о данных означает не только получение стажировки. Это также включает непрерывное обучение и рост. Будьте открытыми для исследования различных отраслей, так как возможности в науке о данных существуют в сферах здравоохранения, финансов, электронной коммерции и других.

   Сейчас пришло время воспринять все, что ожидает вас в науке о данных. Воспользуйтесь всеми ее бесконечными возможностями!

   

   О авторе — Вот я!

   Меня зовут Tatev, старший исследователь по машинному обучению и искусственному интеллекту. Мне посчастливилось работать в области науки о данных в различных странах, включая США, Великобританию, Канаду и Нидерланды.

   С магистром и бакалавром в эконометрике в руках мой путь в машинном и искусственном интеллекте был невероятным. Исходя из моих технических знаний, полученных во время бакалавриата и магистратуры, а также более чем 5-летнего опыта работы в сфере науки о данных, в области машинного обучения и искусственного интеллекта, я подготовил это краткое резюме важных тем по машинному обучению, чтобы поделиться им с вами.

   Станьте готовым к работе специалистом по науке о данных с LunarTech

   Если вы хотите углубиться еще глубже и структурированное обучение вам по душе, рассмотрите возможность присоединиться к нам в LunarTech. Вы можете стать готовым к работе специалистом по науке о данных с помощью The Ultimate Data Science Bootcamp, который получил признание как один из лучших курсов науки о данных в 2023 году и был отмечен в престижных изданиях, таких как Forbes, Yahoo, Entrepreneur и других.

   Это ваш шанс стать частью сообщества, которое процветает благодаря инновациям и знаниям. Вы можете зарегистрироваться на бесплатную пробную версию здесь.

   Свяжитесь со мной

   

   • Подписывайтесь на мою страницу в LinkedIn, чтобы получать множество бесплатных ресурсов по машинному обучению и искусственному интеллекту
   • Посетите мой персональный веб-сайт
   • Подпишитесь на мою рассылку по науке о данных и искусственному интеллекту

   Благодарим вас за выбор этого руководства в качестве помощника в обучении. Продолжайте исследовать огромное поле машинного обучения с уверенностью, точностью и инновационным духом. Желаю успехов во всех ваших будущих начинаниях!

   ---

   • Data Science
   • Internships