Den ultimata guiden för att få en praktikplats i datavetenskap

Som nybörjare inom teknik har du förmodligen tyckt att det är utmanande att få rätt praktikplats inom datavetenskap. Frågor om vilka företag man ska ansöka till och åtgärder för att ta itu med nykomlingar i teknikindustrin. Tyvärr är denna oro inte på sin plats eftersom praktikplatser kan göra eller bryta din datavetenskapskarriär.

Kunskap är makt, så genom att känna till några strategiska steg kan du få din första praktikplats inom datavetenskap på nolltid. Här får du lära dig var du kan söka efter praktikplatser, krav och handfasta tips för att få en praktikplats inom datavetenskap. Fortsätt läsa för att upptäcka mer.

Vad är en datavetenskapspraktik?

En praktikplats för datavetenskap är vilket program som helst där en nybörjare inom datavetenskap kan få praktisk erfarenhet, öva sina färdigheter och tydligt förstå områdets omfattning. Det varar vanligtvis cirka tre till fyra månader, men vissa kan pågå i upp till ett år, beroende på organisation.

Som praktikant i datavetenskap kommer du att arbeta med mer erfarna proffs för att hämta, analysera och sammanställa data och göra professionella rapporter om dina resultat. Dessa aktiviteter kulminerar så småningom i värdefull branscherfarenhet som är relevant för arbetsgivare, förutom volontärarbete eller faktiska jobb.

Färdigheter som krävs för en praktik i datavetenskap

Innan du börjar din sökning finns det några färdigheter du måste ha låst på plats. Att ha dessa färdigheter innan du skickar ut ansökningar ger dig en högre chans att få en praktikplats inom datavetenskap.

Dessutom kommer de flesta företag att kräva att de sökande har viss bakgrundskunskap, och ett fåtal kan ge frågesporter innan de släpper in dig. Så vi kommer att se några av dem nedan.

1. Kunskaper i programmerings- och skriptspråk

Även om programmering inte är en central del av datavetenskap, kan det hjälpa dig att visualisera och hantera stora, ostrukturerade data. Python är det mest använda datavetenskapliga programmeringsspråket, men du kan gå längre med R.

Andra datavetenskapliga språk inkluderar Julia, Matlab, Java, SAS och C++. Kom dock ihåg att du ansöker som praktikant; ingen förväntar sig att du ska veta allt från början.

Att skriva koder och inlärningsalgoritmer hjälper till att automatisera vissa processer och ordna data, men det är inte den enda nödvändiga färdigheten för en datavetenskapspraktik. Du måste också göra diagram, förutsäga modeller och korrekt analysera dina data. Det är här dina datavetenskapliga verktyg kommer in.

Tack vare tekniken har datavetare nu alternativ för att samla in, sammanställa, rensa och transformera data. Ett av dessa alternativ är Microsofts Power BI, en banbrytande programvara som omvandlar bulkdata till estetiska diagram och instrumentpaneler. För lika användbara alternativ, gå till Excel eller Tableau.

3. Statistik

Även om det kan se skrämmande ut, särskilt om du är självlärande, är statistik inte ett omöjligt hinder. En bakgrund inom statistik gör att du kan relatera till och analysera din data mer effektivt. Vissa nyckelbegrepp inom datavetenskap, som logistisk regression och klustring, bygger på statistik och matematik.

En grundläggande förståelse för ämnet ökar dina chanser att få praktikplatser inom datavetenskap och målar upp en tydligare bild av din karriärväg. Observera att du kan börja din datavetenskapskarriär utan examen i statistik, så låt det inte oroa dig.

Tips för att få din praktik i datavetenskap

Vilka är de nästa stegen att ta för att säkerställa att du väljer praktikplatser? Att lära dig många färdigheter kommer inte att göra dig mycket bra om du inte använder dem, så studera dessa tips nedan.

1. Arbeta med personliga projekt

Övning ger färdighet, som man säger, och det gäller även datavetenskap. För att bli utvald till bra datavetenskapspraktik behöver du något att visa i ditt CV eller portfolio, vilket skapar behovet av personliga projekt.

Många tutorialsajter och kurser har inbyggda projekt eller uppdrag som du kan visa upp. Så istället för att vänta tills du är i mål med din inlärningsresa, bygg projekt med all ny kunskap du förvärvar. På så sätt har du en mängd olika arbeten att presentera när du är redo att börja din sökning.

2. Skapa ett ATS-kompatibelt CV och personligt brev

När du har dina projekt klara följer att skapa ditt CV. Vid första anblicken kan detta verka enkelt, men till synes mindre misstag kan kosta dig senare. Ett sådant misstag är att inte lära sig hur man skriver ett ATS-vänligt CV.

Även om detta inte är strikt relaterat till datavetenskap, är det inte mindre viktigt. Att göra ditt CV ATS-kompatibelt säkerställer att det sticker ut bland flera liknande. Dessutom vill du skräddarsy ditt personliga brev så att det passar den specifika praktikplatsen, snarare än att kopiera ett slumpmässigt urval från internet.

3. Bygg ditt nätverk genom att delta i datavetenskapsevenemang och tekniska workshops

Ditt nätverk är ditt nettovärde, även i teknikvärlden. Förutom dina ansökningar är hänvisningar och rekommendationer ett annat bra sätt att få praktikplatser inom datavetenskap.

Ett omfattande nätverk skjuter i höjden för dina utsikter att få den lyckliga rekommendationen, och att delta i evenemang är en pålitlig metod för att bygga ditt nätverk. Det finns ingen regel mot att delta i icke-tekniska evenemang, men du skulle dra mer nytta av ett nätverk av människor inom din nisch eller relaterade områden.

4. Nå ut till startups

I teknikgemenskapen finns det en allmän missuppfattning att startups inte behöver datavetare. Detta är dock både falskt och begränsande. Ansök till mer etablerade företag, men tveka inte att fråga om tillgängliga praktikplatser inom datavetenskap på mindre företag och startups runt omkring dig.

5. Använd GitHub och Kaggle aktivt

GitHub och Kuggla är som motsvarigheter till Facebook och Instagram för datavetare. Med GitHub kan du lagra alla koder du skriver och dela dem med anställande chefer och intervjuare.

Å andra sidan låter Kaggle dig skriva och dela dina Python- och R-koder, ta kurser i analys och vinna fantastiska priser! Båda sajterna har sina för- och nackdelar, så det är upp till dig att välja vilken du vill använda. Oavsett vilket du håller fast vid, tryck ofta på dina koder och bygg en imponerande närvaro.

Var kan man hitta praktikplatser för datavetenskap

Med dina kunskaper i bagaget, ett gediget CV och portfolio och ett bra nätverk är du nu berättigad till praktik inom datavetenskap. Här är några platser där du kan börja din jakt.

Flera företag och rekryteringschefer publicerar lediga praktikplatser och jobbmöjligheter på sina LinkedIn-sidor. För att dra fördel av detta, se till att du följer människor inom datavetenskap eller tekniknisch.

Liksom alla sociala nätverkssajter är LinkedIn en personlig reklamsida som alla professionella kan utnyttja. Att skräddarsy dina inlägg kring datavetenskap och visa upp dina inlärningsframsteg kan generera intresse från företag som vill erbjuda praktikplatser för datavetenskap.

Den här webbplatsen är mer inriktad på högskolestudenter, så om du är en grundutbildning är den här för dig. Registrera dig helt enkelt, sök efter "data science praktikplatser" och ansök till någon som väcker ditt intresse. Det bästa med Handshake är att du inte behöver tidigare erfarenhet, vilket gör det perfekt för en nybörjare. Andra populära webbplatser för att hitta praktikplatser omfatta Verkligen och Glasdörr.

3. Universitetets jobbnämnder

Om din institution har en plattform för jobbannonsering kan detta vara fördelaktigt i ditt sökande efter praktikplatser inom datavetenskap. Att studera en relaterad kurs ger dig också en liten fördel; kontakta gärna och ställ förfrågningar från dina professorer och instruktörer.

Få din dröm praktikplats i datavetenskap med dessa steg

Genom att följa stegen ovan kan du få de bästa praktikplatserna för datavetenskap som kommer att växa din karriär med stormsteg. Korrekt träning är det första steget till en framgångsrik karriär, och det finns en värld av dem för nybörjare, beroende på dina preferenser. Kom ihåg att de inte behöver vara fysiska; praktikplatser för virtuell datavetenskap räknas också.