Den ultimate guiden for å få et internship i datavitenskap

Som nybegynner innen teknologi har du sannsynligvis funnet det utfordrende å få den rette praksisplassen i datavitenskap. Spørsmål om hvilke firmaer man skal søke til og tiltak for å ta plager nykommere til teknologiindustrien. Dessverre er ikke denne bekymringen malplassert fordi praksisplasser kan gjøre eller ødelegge din datavitenskapskarriere.

Kunnskap er makt, så å kjenne til noen få strategiske trinn kan gi deg din første internship innen datavitenskap på kort tid. Her vil du lære hvor du kan søke etter praksisplasser, krav og solide tips for å få et internship i datavitenskap. Fortsett å lese for å finne ut mer.

Hva er et internship i datavitenskap?

Et internship i datavitenskap er ethvert program der en nybegynner i datavitenskap kan få praktisk erfaring, øve på ferdighetene sine og tydelig forstå omfanget av feltet. Det varer vanligvis rundt tre til fire måneder, men noen kan vare i opptil ett år, avhengig av organisasjonen.

Som praktikant i datavitenskap vil du jobbe med mer erfarne fagfolk for å hente, analysere og samle data og lage profesjonelle rapporter om funnene dine. Disse aktivitetene kulminerer til slutt i verdifull bransjeerfaring som er relevant for arbeidsgivere, i tillegg til frivillig arbeid eller faktiske jobber.

Ferdigheter som kreves for et internship i datavitenskap

Før du starter søket, er det noen ferdigheter du må ha låst på plass. Å ha disse ferdighetene før du sender ut søknader gir deg en større sjanse for å få et internship i datavitenskap.

I tillegg vil de fleste bedrifter kreve at søkerne har litt bakgrunnskunnskap, og noen få kan gi quiz før de tar deg inn. Så vi ser noen av dem nedenfor.

1. Kjennskap til programmerings- og skriptspråk

Selv om programmering ikke er en kjernedel av datavitenskap, kan det hjelpe deg med å visualisere og administrere store, ustrukturerte data. Python er det mest brukte programmeringsspråket for datavitenskap, men du kan gå lenger med R.

Andre datavitenskapelige språk inkluderer Julia, Matlab, Java, SAS og C++. Husk imidlertid at du søker som praktikant; ingen forventer at du skal vite alt fra starten av.

Å skrive koder og lærealgoritmer vil hjelpe med å automatisere noen prosesser og ordne data, men det er ikke den eneste nødvendige ferdigheten for et internship i datavitenskap. Du må også lage diagrammer, forutsi modeller og analysere dataene dine på riktig måte. Det er her dine datavitenskapelige verktøy kommer inn.

Takket være teknologi har dataforskere nå muligheter for å samle inn, sortere, rense og transformere data. Et av disse alternativene er Microsofts Power BI, en banebrytende programvare som forvandler bulkdata til estetiske diagrammer og dashbord. For like nyttige alternativer, gå for Excel eller Tableau.

3. Statistikk

Selv om det kan se skremmende ut, spesielt hvis du er selvlærende, er ikke statistikk et uskalerbart hinder. En bakgrunn innen statistikk vil gjøre deg i stand til å forholde deg til og analysere dataene dine mer effektivt. Noen nøkkelbegreper innen datavitenskap, som logistisk regresjon og clustering, er bygget på statistikk og matematikk.

En grunnleggende forståelse av emnet øker sjansene dine for internships i datavitenskap og gir et klarere bilde av karriereveien din. Merk at du kan start din datavitenskapskarriere uten en grad i statistikk, så ikke la det bekymre deg.

Tips for å få et internship i datavitenskap

Hva er de neste trinnene du må ta for å sikre deg praksisplasser for landvalg? Å lære mange ferdigheter vil ikke gjøre deg mye bra hvis du ikke bruker dem, så studer disse tipsene nedenfor.

1. Arbeid med personlige prosjekter

Øvelse gjør som de sier mester, og dette gjelder også datavitenskap. For å bli valgt ut til gode datavitenskapelige praksisplasser, trenger du noe å vise i CV-en eller porteføljen, noe som skaper behov for personlige prosjekter.

Mange opplæringssider og kurs har innebygde prosjekter eller oppgaver som du kan vise frem. Så i stedet for å vente til du er ved målstreken på læringsreisen, bygg prosjekter med ny kunnskap du tilegner deg. På denne måten vil du ha en rekke arbeid å presentere når du er klar til å begynne søket.

2. Lag en ATS-kompatibel CV og følgebrev

Når du har prosjektene klare, følger oppretting av CV. Ved første øyekast kan dette virke enkelt, men tilsynelatende mindre feil kan koste deg senere. En slik feil er manglende læring hvordan skrive en ATS-vennlig CV.

Selv om dette ikke strengt tatt er datavitenskapsrelatert, er det ikke mindre viktig. Å gjøre CV-en din ATS-kompatibel sikrer at den skiller seg ut blant flere lignende. Videre ønsker du å skreddersy følgebrevet ditt for å passe den spesifikke praksisplassen, i stedet for å kopiere et tilfeldig utvalg fra internett.

3. Bygg nettverket ditt ved å delta på datavitenskapelige arrangementer og tekniske workshops

Nettverket ditt er nettoverdien din, selv i teknologiverdenen. I tillegg til søknadene dine, er henvisninger og anbefalinger en annen fin måte å få praksisplasser i datavitenskap.

Et omfattende nettverk øker sjansene dine for å få den heldige anbefalingen, og å delta på arrangementer er en pålitelig metode for å bygge nettverket ditt. Det er ingen regel mot å delta på ikke-teknologiske arrangementer, men du vil ha større nytte av et nettverk av mennesker i din nisje eller relaterte felt.

4. Nå ut til startups

I teknologisamfunnet er det en generell misforståelse om at startups ikke trenger dataforskere. Dette er imidlertid både falskt og begrensende. Søk på mer etablerte firmaer, men ikke nøl med å spørre om tilgjengelige praksisplasser i datavitenskap hos mindre selskaper og startups rundt deg.

5. Bruk GitHub og Kaggle aktivt

GitHub og Kaggle er som ekvivalenter til Facebook og Instagram for dataforskere. Med GitHub kan du lagre alle koder du skriver og dele dem med ansettelsesledere og intervjuere.

På den annen side lar Kaggle deg skrive og dele Python- og R-kodene dine, ta kurs i analyse og vinne fantastiske premier! Begge nettstedene har sine fordeler og ulemper, så det er opp til deg å velge hvilken du vil bruke. Uansett hva du holder deg til, push kodene dine ofte og bygg en imponerende tilstedeværelse.

Hvor kan du finne praksisplasser i datavitenskap

Med ferdighetene dine i bagasjen, en solid CV og portefølje, og et godt nettverk, er du nå kvalifisert for internships i datavitenskap. Her er noen nettsteder for å begynne jakten.

Flere firmaer og ansettelsesledere legger ut ledige praksisplasser og jobbmuligheter på LinkedIn-sidene sine. For å dra nytte av dette, sørg for at du følger folk innen datavitenskap eller teknologinisje.

I likhet med alle sosiale nettverkssider, er LinkedIn en personlig annonseside som alle profesjonelle kan utnytte. Å skreddersy innleggene dine rundt datavitenskap og vise frem læringsfremgangen din kan generere interesse fra selskaper som ønsker å tilby praksisplasser i datavitenskap.

Denne siden er mer målrettet mot studenter, så hvis du er en lavere grad, er denne for deg. Bare registrer deg, søk etter «data science internships» og søk på alle som vekker interessen din. Det beste med Handshake er at du ikke trenger tidligere erfaring, noe som gjør det perfekt for en nybegynner. Andre populære nettsteder for å finne praksisplasser inkludere Faktisk og Glassdør.

3. Universitetets jobbråd

Hvis institusjonen din har en jobbannonseringsplattform, kan dette være nyttig i søket etter praksisplasser i datavitenskap. Å studere et relatert kurs gir deg også en liten fordel; ta gjerne kontakt og forespørsler fra dine professorer og instruktører.

Få ditt drømmepraksis i datavitenskap med disse trinnene

Ved å følge trinnene ovenfor kan du få de beste datavitenskapene som vil øke karrieren din med stormskritt. Riktig trening er det første trinnet til en vellykket karriere, og det er en verden av dem for nybegynnere, avhengig av dine preferanser. Husk at de ikke trenger å være fysiske; praksisplasser i virtuell datavitenskap teller også.