آیا به دنبال ورود به حوزه علم داده هستید؟ با این راهنمای نهایی بیاموزید که چگونه می توانید کارآموزی رویایی خود را دریافت کنید.
به عنوان یک مبتدی در فناوری، احتمالاً دریافت یک دوره کارآموزی علم داده مناسب را چالش برانگیز دانسته اید. سوالاتی در مورد اینکه کدام شرکت ها باید درخواست دهند و اقدامات لازم برای انجام آنها، تازه واردان صنعت فناوری را آزار می دهد. متأسفانه، این نگرانی بیجا نیست زیرا دوره های کارآموزی می تواند حرفه شما را در زمینه علم داده ایجاد یا شکست دهد.
دانش قدرت است، بنابراین دانستن چند مرحله استراتژیک می تواند اولین دوره کارآموزی علم داده را در کمترین زمان به شما برساند. در اینجا، می آموزید که کجا برای کارآموزی، الزامات، و نکات محکم برای گرفتن کارآموزی علوم داده جستجو کنید. برای کشف بیشتر به خواندن ادامه دهید.
کارآموزی علم داده چیست؟
کارآموزی علوم داده هر برنامه ای است که در آن یک مبتدی در علم داده می تواند تجربه عملی کسب کند، مهارت های خود را تمرین کند و به وضوح دامنه این رشته را درک کند. معمولاً حدود سه تا چهار ماه طول می کشد، اما بسته به سازمان ممکن است برخی از آنها تا یک سال ادامه داشته باشد.
به عنوان یک کارآموز علوم داده، با متخصصان باتجربه تری کار خواهید کرد تا داده ها را واکشی، تجزیه و تحلیل و جمع آوری کنید و در مورد یافته های خود گزارش های حرفه ای تهیه کنید. این فعالیت‌ها در نهایت به تجربیات ارزشمند صنعت مرتبط با کارفرمایان، علاوه بر کار داوطلبانه یا مشاغل واقعی، ختم می‌شوند.
مهارت های مورد نیاز برای کارآموزی علوم داده
قبل از شروع جستجو، چند مهارت وجود دارد که باید در جای خود قفل کرده باشید. داشتن این مهارت‌ها قبل از ارسال برنامه‌ها، شانس بیشتری برای دریافت یک دوره کارآموزی علوم داده به شما می‌دهد.
علاوه بر این، بیشتر شرکت‌ها از متقاضیان می‌خواهند که دانش پیشینه‌ای داشته باشند، و تعداد کمی ممکن است قبل از پذیرش شما، آزمون‌هایی ارائه دهند. بنابراین ما تعدادی از آنها را در زیر می بینیم.
1. آشنایی با زبان های برنامه نویسی و اسکریپت
اگرچه برنامه نویسی بخش اصلی علم داده نیست، اما می تواند به شما در تجسم و مدیریت داده های بزرگ و بدون ساختار کمک کند. پایتون رایج ترین زبان برنامه نویسی علم داده است، اما می توانید با R ادامه دهید.
از دیگر زبان های علم داده می توان به جولیا، متلب، جاوا، SAS و C++ اشاره کرد. با این حال، به یاد داشته باشید، شما به عنوان یک کارآموز درخواست می دهید. هیچ کس از شما انتظار ندارد که از ابتدا همه چیز را بدانید.
2. دانش ابزارهای علوم داده اصلی
نوشتن کدها و الگوریتم‌های یادگیری به خودکار کردن برخی از فرآیندها و ترتیب داده‌ها کمک می‌کند، اما این تنها مهارت لازم برای کارآموزی علوم داده نیست. همچنین باید نمودار بسازید، مدل ها را پیش بینی کنید و داده های خود را به درستی تجزیه و تحلیل کنید. اینجاست که ابزارهای علم داده شما وارد می شوند.
به لطف فناوری، دانشمندان داده اکنون گزینه هایی برای جمع آوری، جمع آوری، تمیز کردن و تبدیل داده ها دارند. یکی از این گزینه ها Power BI مایکروسافت است، نرم افزاری پیشگام که داده های انبوه را به نمودارها و داشبوردهای زیبایی شناسی تبدیل می کند. برای جایگزین های به همان اندازه مفید، به Excel یا Tableau بروید.
3. آمار
اگرچه ممکن است دلهره آور به نظر برسد، به خصوص اگر خود آموز هستید، اما آمار یک مانع غیرقابل مقیاس نیست. پیشینه ای در آمار به شما امکان می دهد تا به طور موثرتری با داده های خود ارتباط برقرار کرده و تجزیه و تحلیل کنید. برخی از مفاهیم کلیدی در علم داده، مانند رگرسیون لجستیک و خوشه‌بندی، بر اساس آمار و ریاضیات ساخته شده‌اند.
درک اساسی از موضوع، شانس شما را برای دوره های کارآموزی علوم داده افزایش می دهد و تصویر واضح تری از مسیر شغلی شما ترسیم می کند. توجه داشته باشید که می‌توانید حرفه علم داده خود را بدون مدرک آمار شروع کنید، بنابراین اجازه ندهید که شما را نگران کند.
نکاتی برای دریافت کارآموزی در علم داده
اقدامات بعدی برای اطمینان از کارآموزی انتخاب زمین چیست؟ اگر از آن ها استفاده نکنید، یادگیری بسیاری از مهارت ها برای شما مفید نخواهد بود، بنابراین نکات زیر را مطالعه کنید.
1. روی پروژه های شخصی کار کنید
همانطور که می گویند تمرین باعث کامل می شود و این در مورد علم داده نیز صدق می کند. برای انتخاب شدن برای کارآموزی خوب در علم داده، به چیزی نیاز دارید که در رزومه یا نمونه کار خود نشان دهید و نیاز به پروژه های شخصی را ایجاد کنید.
بسیاری از سایت ها و دوره های آموزشی دارای پروژه ها یا تکالیف داخلی هستند که می توانید آنها را به نمایش بگذارید. بنابراین به جای اینکه منتظر بمانید تا در خط پایان سفر یادگیری خود باشید، با هر دانش جدیدی که کسب می کنید، پروژه بسازید. به این ترتیب، هنگامی که برای شروع جستجوی خود آماده هستید، کارهای مختلفی برای ارائه خواهید داشت.
2. یک رزومه و نامه پوششی مطابق با ATS ایجاد کنید
هنگامی که پروژه های خود را آماده کردید، رزومه خود را ایجاد می کنید. در نگاه اول، این ممکن است آسان به نظر برسد، اما اشتباهات به ظاهر جزئی ممکن است بعداً برای شما هزینه داشته باشد. یکی از این اشتباهات ناتوانی در یادگیری نحوه نوشتن رزومه ای مناسب برای ATS است.
اگرچه این به شدت مربوط به علم داده نیست، اما از اهمیت کمتری هم برخوردار نیست. سازگار کردن رزومه شما با ATS تضمین می کند که در بین چندین مورد مشابه متمایز است. علاوه بر این، شما می خواهید به جای کپی کردن یک نمونه تصادفی از اینترنت، نامه پوشش خود را متناسب با دوره کارآموزی خاص تنظیم کنید.
3. با شرکت در رویدادهای علم داده و کارگاه های فنی، شبکه خود را بسازید
شبکه شما حتی در دنیای فناوری، دارایی خالص شماست. علاوه بر برنامه های کاربردی شما، ارجاعات و توصیه ها راه عالی دیگری برای ایجاد دوره های کارآموزی علوم داده است.
یک شبکه گسترده، چشم انداز شما را برای دریافت این توصیه خوش شانس افزایش می دهد، و شرکت در رویدادها روشی قابل اعتماد برای ایجاد شبکه شما است. هیچ قانونی برای شرکت در رویدادهای غیرفناوری وجود ندارد، اما شما از شبکه ای از افراد در حوزه تخصصی خود یا زمینه های مرتبط سود بیشتری خواهید برد.
4. با استارت آپ ها ارتباط برقرار کنید
در جامعه فناوری، یک تصور غلط کلی وجود دارد که استارت آپ ها به دانشمندان داده نیاز ندارند. با این حال، این هم نادرست و هم محدود کننده است. برای شرکت‌های معتبرتر درخواست دهید، اما از پرس و جو در مورد دوره‌های کارآموزی علوم داده در شرکت‌های کوچکتر و استارت‌آپ‌های اطراف خود دریغ نکنید.
5. به طور فعال از GitHub و Kaggle استفاده کنید
GitHub و Kaggle مانند فیس بوک و اینستاگرام برای دانشمندان داده هستند. با GitHub، می توانید هر کدی را که می نویسید ذخیره کرده و با مدیران استخدام و مصاحبه کنندگان به اشتراک بگذارید.
از سوی دیگر، Kaggle به شما امکان می‌دهد کدهای پایتون و R خود را بنویسید و به اشتراک بگذارید، در دوره‌های تجزیه و تحلیل شرکت کنید و جوایز شگفت‌انگیزی برنده شوید! هر دو سایت مزایا و معایب خود را دارند، بنابراین این شما هستید که انتخاب کنید از کدام استفاده کنید. به هر کدام که پایبند هستید، مکرراً کدهای خود را فشار دهید و حضوری چشمگیر ایجاد کنید.
کجا می توان کارآموزی علوم داده را پیدا کرد
با داشتن مهارت‌ها، رزومه و نمونه کارها، و شبکه خوب، اکنون واجد شرایط کارآموزی علوم داده هستید. در اینجا چند سایت برای شروع شکار شما وجود دارد.
1. لینکدین
چندین شرکت و مدیران استخدام، دوره های کارآموزی و فرصت های شغلی موجود را در صفحات لینکدین خود ارسال می کنند. برای استفاده از این مزیت، اطمینان حاصل کنید که افراد در زمینه علم داده یا فناوری را دنبال می کنید.
همچنین، مانند هر سایت شبکه اجتماعی، لینکدین یک سایت تبلیغاتی شخصی است که هر حرفه ای می تواند از آن استفاده کند. متناسب کردن پست‌های خود در زمینه علم داده و نشان دادن پیشرفت یادگیری شما می‌تواند باعث علاقه شرکت‌هایی شود که به دنبال ارائه دوره‌های کارآموزی علوم داده هستند.
2. دست دادن
این سایت بیشتر برای دانشجویان کالج هدف گذاری شده است، بنابراین اگر در مقطع کارشناسی هستید، این سایت برای شما مناسب است. به سادگی ثبت نام کنید، «کارآموزی علوم داده» را جستجو کنید و برای هر موردی که علاقه شما را برانگیخته است درخواست دهید. بهترین بخش در مورد Handshake این است که شما به تجربه قبلی نیاز ندارید و آن را برای یک مبتدی عالی می کند. سایر وب سایت های محبوب برای یافتن دوره های کارآموزی عبارتند از Indeed و Glassdoor.
3. هیئت های شغلی دانشگاه
اگر موسسه شما دارای یک پلت فرم برای ارسال شغل است، پس این می تواند در جستجوی شما برای کارآموزی علوم داده مفید باشد. همچنین، مطالعه یک دوره مرتبط به شما یک مزیت جزئی می دهد. در صورت تمایل با اساتید و مدرسان خود تماس بگیرید و سوالات خود را مطرح کنید.
با این مراحل به کارآموزی علوم داده رویای خود برسید
با دنبال کردن مراحل بالا، می‌توانید بهترین دوره‌های کارآموزی علوم داده‌ای را به دست آورید که شغل شما را در حد و مرز رشد می‌دهد. آموزش صحیح اولین قدم برای یک حرفه موفق است و بسته به ترجیحات شما، دنیایی از آنها برای مبتدیان وجود دارد. به یاد داشته باشید، آنها نباید فیزیکی باشند. کارآموزی علوم داده مجازی نیز به حساب می آید.