De ultieme gids voor het vinden van een data science-stage

Als beginner in de technologie vond je het waarschijnlijk een uitdaging om de juiste data science-stage te krijgen. Vragen over bij welke bedrijven je moet solliciteren en welke stappen je moet nemen, plagen nieuwkomers in de technologie-industrie. Helaas is deze zorg niet misplaatst, want stages kunnen je data science-carrière maken of breken.

Kennis is macht, dus als je een paar strategische stappen kent, kun je binnen de kortste keren je eerste data science-stage binnenhalen. Hier leer je waar je kunt zoeken naar stages, vereisten en solide tips voor het krijgen van een data science-stage. Blijf lezen om meer te ontdekken.

Wat is een Data Science-stage?

Een data science-stage is elk programma waarbij een beginner in data science praktijkervaring kan opdoen, zijn vaardigheden kan oefenen en de reikwijdte van het vakgebied duidelijk kan begrijpen. Het duurt meestal ongeveer drie tot vier maanden, maar sommige kunnen tot een jaar duren, afhankelijk van de organisatie.

Als stagiair datawetenschap werk je samen met meer ervaren professionals om gegevens op te halen, te analyseren en te verzamelen en om professionele rapporten over je bevindingen te maken. Deze activiteiten culmineren uiteindelijk in waardevolle branche-ervaring die relevant is voor werkgevers, naast vrijwilligerswerk of echte banen.

Vaardigheden die vereist zijn voor een Data Science-stage

Voordat u met zoeken begint, zijn er een paar vaardigheden die u op hun plaats moet hebben. Als je over deze vaardigheden beschikt voordat je sollicitaties verstuurt, heb je een grotere kans op een data science-stage.

Bovendien zullen de meeste bedrijven eisen dat sollicitanten enige achtergrondkennis hebben, en een paar kunnen quizzen geven voordat ze u toelaten. Dus we zullen er hieronder een paar zien.

1. Kennis van programmeer- en scripttalen

Hoewel programmeren geen kernonderdeel is van datawetenschap, kan het je helpen om grote, ongestructureerde data te visualiseren en te beheren. Python is de meest gebruikte programmeertaal voor datawetenschap, maar je kunt verder gaan met R.

Andere talen voor datawetenschap zijn Julia, Matlab, Java, SAS en C++. Onthoud echter dat je solliciteert als stagiair; niemand verwacht dat je vanaf het begin alles weet.

Het schrijven van codes en het leren van algoritmen helpt bij het automatiseren van sommige processen en het ordenen van gegevens, maar dat is niet de enige noodzakelijke vaardigheid voor een data science-stage. U moet ook grafieken maken, modellen voorspellen en uw gegevens goed analyseren. Dit is waar uw data science-tools om de hoek komen kijken.

Dankzij technologie hebben datawetenschappers nu de mogelijkheid om data te verzamelen, te verzamelen, op te schonen en te transformeren. Een van deze opties is Power BI van Microsoft, baanbrekende software die bulkgegevens omzet in esthetische grafieken en dashboards. Ga voor even bruikbare alternatieven voor Excel of Tableau.

3. Statistieken

Hoewel het er misschien ontmoedigend uitziet, vooral als je zelflerend bent, is statistiek geen onoverkomelijke hindernis. Een achtergrond in statistiek stelt u in staat om uw gegevens effectiever te relateren en te analyseren. Sommige sleutelconcepten in datawetenschap, zoals logistische regressie en clustering, zijn gebaseerd op statistiek en wiskunde.

Een fundamenteel begrip van het onderwerp vergroot je kansen op data science-stages en schetst een duidelijker beeld van je carrièrepad. Merk op dat dat kan start je data science-carrière zonder diploma in statistieken, dus maak je daar geen zorgen over.

Tips voor het vinden van uw Data Science-stage

Wat zijn de volgende stappen die u moet nemen om ervoor te zorgen dat u landkeuzestages krijgt? Als je veel vaardigheden leert, heb je er niet veel aan als je ze niet gebruikt, dus bestudeer deze tips hieronder.

1. Werk aan persoonlijke projecten

Oefening baart kunst, zoals ze zeggen, en dat geldt ook voor data science. Om geselecteerd te worden voor goede data science-stages, heb je iets nodig om te laten zien in je cv of portfolio, waardoor er behoefte ontstaat aan persoonlijke projecten.

Veel zelfstudiesites en cursussen hebben ingebouwde projecten of opdrachten die u kunt laten zien. Dus in plaats van te wachten tot je aan het einde van je leertraject bent, kun je projecten bouwen met alle nieuwe kennis die je opdoet. Op deze manier heb je een verscheidenheid aan werk om te presenteren wanneer je klaar bent om met zoeken te beginnen.

2. Maak een ATS-conform cv en sollicitatiebrief

Zodra je je projecten klaar hebt, volgt het maken van je cv. Op het eerste gezicht lijkt dit misschien eenvoudig, maar schijnbaar kleine fouten kunnen u later kosten. Een van die fouten is het niet leren hoe je een ATS-vriendelijk cv schrijft.

Hoewel dit niet strikt data science-gerelateerd is, is het niet minder belangrijk. Door uw cv ATS-compatibel te maken, zorgt u ervoor dat het opvalt tussen verschillende soortgelijke. Bovendien wil je je sollicitatiebrief afstemmen op de specifieke stage, in plaats van een willekeurige steekproef van internet te kopiëren.

3. Bouw uw netwerk op door datawetenschapsevenementen en technische workshops bij te wonen

Uw netwerk is uw nettowaarde, zelfs in de technische wereld. Naast je sollicitaties zijn verwijzingen en aanbevelingen een andere geweldige manier om data science-stages binnen te halen.

Een uitgebreid netwerk verhoogt uw kansen om die gelukkige aanbeveling te krijgen, en het bijwonen van evenementen is een betrouwbare methode om uw netwerk op te bouwen. Er is geen regel tegen het bijwonen van niet-technische evenementen, maar u zou meer baat hebben bij een netwerk van mensen in uw niche of aanverwante vakgebieden.

4. Reik uit naar startups

In de technische gemeenschap bestaat een algemene misvatting dat startups geen datawetenschappers nodig hebben. Dit is echter zowel onjuist als beperkend. Solliciteer bij meer gevestigde bedrijven, maar aarzel niet om te informeren naar beschikbare data science-stages bij kleinere bedrijven en startups om je heen.

5. Maak actief gebruik van GitHub en Kaggle

GitHub En Kaggle zijn als de equivalenten van Facebook en Instagram voor datawetenschappers. Met GitHub kun je alle codes die je schrijft opslaan en delen met rekruteringsmanagers en interviewers.

Aan de andere kant kun je met Kaggle je Python- en R-codes schrijven en delen, cursussen over analyse volgen en geweldige prijzen winnen! Beide sites hebben hun voor- en nadelen, dus het is aan jou om te kiezen welke je wilt gebruiken. Waar je je ook aan houdt, push regelmatig je codes en bouw een indrukwekkende aanwezigheid op.

Waar vindt u Data Science-stages

Met je vaardigheden op zak, een solide cv en portfolio en een goed netwerk, kom je nu in aanmerking voor data science-stages. Hier zijn een paar sites om uw jacht te beginnen.

Verschillende bedrijven en wervingsmanagers plaatsen beschikbare stages en vacatures op hun LinkedIn-pagina's. Om hiervan te profiteren, moet u ervoor zorgen dat u mensen volgt in de datawetenschap of technische niche.

Net als elke sociale netwerksite is LinkedIn ook een persoonlijke advertentiesite waar elke professional gebruik van kan maken. Door uw posts af te stemmen op datawetenschap en uw leervoortgang te laten zien, kunt u interesse wekken bij bedrijven die datawetenschapsstages willen aanbieden.

Deze site is meer gericht op studenten, dus als je een student bent, is deze voor jou. Meld u eenvoudig aan, zoek naar "data science-stages" en solliciteer op een stageplaats die uw interesse wekt. Het beste van Handshake is dat je geen eerdere ervaring nodig hebt, waardoor het perfect is voor een beginner. Andere populair websites voor het vinden van stages erbij betrekken Inderdaad En Glazen deur.

3. Vacaturebanken van de universiteit

Als uw instelling een vacatureplatform heeft, kan dit nuttig zijn bij uw zoektocht naar data science-stages. Ook geeft het studeren van een verwante cursus je een klein voordeel; voel je vrij om contact op te nemen en vragen te stellen aan je professoren en instructeurs.

Land uw droomdatawetenschapsstage met deze stappen

Door de bovenstaande stappen te volgen, kun je de beste data science-stages binnenhalen die je carrière met grote sprongen zullen laten groeien. Een goede training is de eerste stap naar een succesvolle carrière, en er is een wereld van hen voor beginners, afhankelijk van je voorkeuren. Onthoud dat ze niet fysiek hoeven te zijn; virtuele data science-stages tellen ook mee.