本文主要是介绍成功之路：如何获得机器学习和数据科学实习机会，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一年内获得两份实习机会的数据科学家的建议和技巧
欢迎来到雲闪世界。在当今竞争激烈的就业市场中，获得数据科学实习机会可以成为您在科技领域取得成功的门票。
但申请者如此之多，你该如何脱颖而出呢？
无论您是学生、应届毕业生还是想要转行到数据科学领域的人士，本文 都将指导您采取可行的策略来获得实习机会。
作为一个在一年内成功完成两次实习的人，我很高兴与大家分享对我有用的技巧。
让我们开始构建你的数据科学职业生涯的基础吧！
你想成为一名数据科学家或机器学习工程师。你想成为这个令人兴奋的世界的一部分。
为此，您需要工作经验。
实习是建立你的数据科学档案和在任何技术领域开启你的职业生涯的好方法。
它使您能够获得实践经验，建立信心并开始创建网络。
此外，在大多数实习职位中，招聘人员并不寻找具有工作经验的人。
我的职业生涯始于2022 年初我获得第一份机器学习实习机会，实习期为 6 个月。我的第二份实习机会于同年年底获得，实习期为 4 个月。之后，我找到了一份全职数据科学家的工作。
第一次实习是在阿姆斯特丹进行的，重点是异常检测和水印技术。第二次实习是在柏林进行的，内容是开发NLP 和计算机视觉模型。
我所经历的两次实习对于我的数据科学职业生涯的起步、建立我的投资组合和树立信誉至关重要。
如果没有这些经历，我想知道在我国一家知名公司找到一份数据科学家的工作会有多么困难。
此外，在国外与这么多国家的人结交朋友对我来说非常珍贵。
实习不仅能让你成长为一名专业人士，还能让你成长为一个人。这是建立自信和开始将技能付诸实践的好方法。
我将与您分享一些技巧和建议，以便您能够成功获得数据科学和机器学习领域的实习机会。
开始吧！准备做一些笔记 🤓。
1. 展示大学项目，在数据科学实习中脱颖而出
学生们在大学期间通常非常努力学习但却不居功自傲。
如果您正在/曾经参加过数据科学课程，那么您可能参加过与机器学习、统计分析和编程相关的课程。
通常，在这些课程中，您需要单独或以小组形式完成项目。
利用这些项目并加以推广。
例如：就我而言，我在攻读硕士学位期间参加的机器学习课程中完成了一个小组项目。该项目是关于预测收容所的收养率。
我们采用了几种机器学习模型，并进行了一些基本的探索性数据分析。为了申请我的第一个实习机会，我在我的作品集和求职信中都提到了这个项目。
以下是一些展示您作品的实用技巧：
- 记录你的项目
- 创建详细报告：确保您的项目有一份全面的报告，描述问题、方法、使用的数据、分析和结论。这可以简单到只有一页纸！
- 维护作品集：将您的项目汇编到在线作品集中！这可以是个人网站或 GitHub 等平台（下一节将对此进行详细介绍）。作品集为您的所有作品提供了一个集中位置，便于与他人共享。
2.利用社交媒体和专业网络
- 在 LinkedIn 上分享您的项目，描述您的角色、面临的挑战和成果。这有助于潜在雇主了解您的实践经验和解决问题的能力。
3.加入学生和专业组织：
- 加入大学数据科学或编程俱乐部。这些俱乐部可以举办活动，让你展示你的项目、参加黑客马拉松并与人们建立联系。
4.在求职时使用你的项目：
- 简历和求职信：在申请工作时，通过解释您的角色、所使用的技术以及您的工作的影响来突出这些项目。
- 准备一个项目介绍：准备在面试时讨论你的项目。这实际上发生在我身上。在我的第二份实习中，其中一次面试是介绍我做过的两个项目。
如果您没有参加数据科学课程和/或您有其他领域的背景怎么办？
2.您有其他领域的背景吗？
您不需要拥有数据科学学士或硕士学位即可成为数据科学家。这是事实！
以我为例，我没有参加数据科学课程。
我拥有物理学学士和硕士学位。但在攻读硕士学位期间，我可以选择其他课程。
例如这就是我学习机器学习的方式。
如果你可以像我一样选择在硕士期间想要学习的课程，我建议你选择一些数据科学项目下的课程。
如果这对你来说不是一个选择，不要担心。充分利用你的背景。例如：
- 物理学背景：它强调解决问题和批判性思维，这对于开发算法和模型的数据科学至关重要。物理学中常见的数学和统计学的坚实基础可直接应用于数据分析和机器学习。许多物理学课程包括编程，通常使用 Python 等在数据科学中广泛使用的语言。此外，物理研究经常涉及大型数据集和复杂的数据分析，类似于数据科学中的任务。
- 数学背景：它训练你的分析思维和解决问题的能力，这对于创建算法和解释数据至关重要。统计学知识对于数据分析、假设检验和预测建模至关重要，通常是数学教育的一部分。数学理论课程为理解机器学习算法背后的原理提供了坚实的基础。
- 计算机科学背景：它提供强大的编程技能，通常使用多种语言，例如 Python 和 Java，这对于数据操作和算法实现至关重要。深入了解算法和数据结构对于开发有效的数据科学解决方案至关重要。
- 经济学背景：它强调定量分析和计量经济学，这些技能可以直接转移到数据科学。通过经济学获得的对市场趋势和消费者行为的洞察对业务分析和预测建模很有用。大量使用统计方法来分析经济数据与许多数据科学技术相似。
- 工程背景：工程专业提供强大的技术和分析技能，包括编程和系统设计能力。管理复杂项目和在多学科团队中工作的经验对数据科学非常有益。工程师经常学习优化方法，这对改进机器学习模型和算法很有用。
- 社会科学背景：社会科学学科教授严谨的研究方法，可用于设计实验和分析数据。对人类行为和社会趋势的洞察可以增强数据科学在营销和用户体验研究等领域的应用。定性分析技能可以补充定量数据分析，从而提供对数据的更全面理解。
如果您有这些学科的背景，那么您可以通过项目、在线课程或挑战学习其他数据科学技能！
你有这些领域或其他领域的背景吗？请在评论中告诉我！
3. 参加在线挑战、项目和课程
除了在大学上课外，数据科学领域的大多数人都是自学成才，通过在线课程、参加在线挑战、项目或训练营来获取技能。
无论您是否拥有数据科学学位，您最终仍然需要通过在线学习来学习或提升您的技能。
老实说，如果您想进入数据科学领域，那么自学是您需要终生坚持的事情！
如今，有许多平台提供数据科学和机器学习课程。DataCamp、Coursera、Udemy、edX和Khan Academy是其中最知名的。YouTube 也提供了很多学习数据科学和机器学习的内容。
就我个人而言，我使用过 Udemy 和 Coursera，但 DataCamp 对于获得更实用、更实际的动手技能特别有效。
除了参加课程之外，参加在线挑战也是培养技能、丰富履历和建立有趣的人际网络的好方法。
在 LinkedIn 上分享您的进步和成就有助于建立您的专业网络和知名度！
将这些经历纳入你的作品集表明你确实关心学习和提升你的技能。
4. 如何为数据科学工作撰写出色的简历、作品集和动机信？
创建令人印象深刻的简历、作品集和动机信对于获得数据科学实习机会非常重要。
以下是我帮助您起草这些重要文件的建议：
建立数据科学组合
- 在线状态：在个人网站、GitHub 或其他平台上维护在线作品集。这样可以让潜在雇主轻松查看您的作品。对于初学者，我建议使用GitHub Pages来构建您的第一个作品集。它易于使用和维护。其他平台包括Kaggle、Medium 和 LinkedIn或 Gamma 应用程序中的简单 1 页作品集。
- 项目展示：包括项目的详细描述，突出问题、使用的方法和工具以及成果。使用图表和图形等视觉效果使您的工作更具吸引力。
- 文档：为每个项目提供文档，包括代码片段、数据源和分析的解释。
- 多种项目：尝试展示一系列涵盖数据科学不同方面的项目，例如数据清理、探索性数据分析、机器学习模型开发和数据可视化。
- 有影响力的工作：突出显示任何具有重大影响的项目，例如解决现实问题或为社区工作做出贡献的项目。
我使用 Gamma App 制作的 1 页作品集。| 图片来自作者。
制作数据科学简历
- 结构清晰：确保您的简历条理清晰、易于阅读。使用清晰的标题和要点来突出教育、经验、技能和项目等关键部分。
2. 量身定制的内容：这一点非常重要，但经常被忽视。花点时间针对每份工作申请定制您的简历。突出与您申请的特定实习最相关的经验和技能。
3. 可量化的成就：尽可能列出项目或工作经历中可量化的成果。例如，“将模型准确率提高了 15%”或“分析了 100 万条记录的数据集”。
4. 没有专业经验？项目和课程：由于您申请的是实习，可能没有工作经验，因此请强调您的项目、课程和在线挑战。还要强调您参加的相关课程，例如机器学习、统计分析和编程。包括您的项目的详细描述，重点介绍您的角色、您使用的工具和方法以及结果。包括兼职工作（例如，我在学习期间以自由职业者的身份辅导学生）或提供相关经验的志愿者工作。始终描述您的角色和您的贡献的影响！
我强烈建议您将您的项目发布到 GitHub 上。完成后，您可以将它们链接到您的简历，以便招聘人员可以直接查看您的工作！
撰写有力的数据科学动机信
- 个性化：如果可能的话，请将信函寄给特定的人。个性化内容以符合公司的价值观和实习角色。如今，每个人都在用人工智能撰写动机信，这使得求职信彼此相似。一定要给你的求职信增添个性化色彩。查看公司的性质、使命以及你想在那里工作的原因。
- 推销自己：突出您的背景、您完成的课程和项目以及我们在本文中探讨的所有其他内容。如果您曾在国外生活过，请务必提及这一点，因为它表明了您的适应能力和文化意识。包括任何能展示您的技能和奉献精神的志愿者工作、兼职工作或课外活动。招聘人员看重积极性和全面的个人资料，所以不要犹豫，展示所有相关经验！
- 贡献与学习：描述您能为公司做出什么贡献以及希望从实习中学到什么。表现出对专业成长机会的热情。
- 专业语气：保持语气专业而简洁。校对语法错误并确保信件逻辑流畅。
5. 如何寻找数据科学实习机会
寻找数据科学实习机会需要战略方法和灵活性，尤其是对于入门级职位而言。
对各种地点持开放态度
寻找入门级职位时，可以考虑在多个国家/地区搜索。如果您居住在欧盟，则可以灵活地在成员国之间自由流动，这将为您带来更多机会。愿意搬迁可以大大增加您找到实习机会的机会。
我在国外完成的两次实习极大地丰富了我的职业和个人生活。结识来自不同国家的人并体验独立自主极大地增强了我的自尊心和自信心。此外，招聘人员非常看重我出国工作的事实。这表明我可以独立、自主，并且可以适应新环境，而这些都是当今全球就业市场所寻求的品质。
使用求职平台
这一点很明显。但很多人不知道如何使用这些平台。
一些流行的平台包括：
- LinkedIn：强大的社交和求职工具。关注您感兴趣的公司并参与其发布的内容。
- Indeed：一个综合性的求职搜索引擎，列出来自各种来源的实习机会。
- Glassdoor：不完全是求职网站，但它提供了公司评论、薪资和空缺职位的信息。我曾多次使用它来了解有关某家公司的更多信息。
- Kaggle：不仅是一个竞赛平台，而且还设有专门针对数据科学职位的招聘板。
- 公司网站：这一点很重要。许多公司在自己的职业页面上列出实习机会，因此请定期查看您感兴趣的公司的网站。
网络和连接
在求职过程中，人际网络至关重要。
有时，你只需要问问你认识的人是否知道工作机会。我知道，一开始可能会有点奇怪。
您是否报名参加了数据科学课程？询问您的老师是否知道任何实习空缺。表达您的兴趣。
参加过在线挑战或项目？联系一下和你一起工作的人。
参加行业会议、网络研讨会和聚会。加入 Reddit、Discord 和 Stack Overflow 等平台上的数据科学社区。在 LinkedIn 上与该领域的专业人士联系，并寻求信息采访以了解更多潜在机会。
保持坚持和积极
求职可能是一个漫长的过程，因此保持坚持和积极的态度很重要。
继续申请，提高你的技能，并从拒绝中学习！
将每次申请和面试都当作一次学习经历，以便更好地为下一次机会做好准备。
6. 认真对待面试并尽力而为
如今，获得数据科学实习面试机会本身就是一项成就！
因此，做好准备并充满信心地对待它至关重要。
以下有一些技巧可以帮助你在面试过程中表现最佳：
公司研究
面试前，对公司进行一些调查。
了解他们的使命、价值观、产品、服务和最新消息。
这将帮助您回答“你为什么想在这里工作/为什么对这个职位感兴趣？”这个问题。
记住一些有关公司的关键事实，并确保在适当的时候在面试中提及它们。
回顾关键概念和技能
数据科学面试通常会测试您对关键概念和技能的了解。
第一次面试通常只是介绍性的，不关注技术技能。你可以问面试官接下来的面试会涉及哪些内容，包括主题和动态（如果是编程面试，问题、演示等）。通常，他们会在你问之前告诉你这些。
根据他们告诉你的内容，你可以复习以下主题：
- 机器学习：常见算法、其应用以及如何评估模型性能。
- 统计学：假设检验、概率和统计意义。
- 编程：精通 Python 或 R 等语言，并了解数据操作库（例如 Pandas）。
- 数据分析：清理、分析和可视化数据的技术。
- SQL：能够编写和优化数据提取和操作查询。
练习解决问题
许多数据科学面试包括解决问题的问题，例如编码挑战或案例研究。
如果面试要测试你的编码技能，请在 LeetCode、HackerRank 或 Kaggle 等平台上练习解决问题。
如果招聘人员会测试你的概念而不是硬技能，你可以查看数据科学/机器学习中最常见的问题。网上有很多资源，请花时间探索。
展示您的项目
我之前提到过这一点。候选人展示他们的项目是很常见的。准备好详细讨论它们。突出你解决的问题、你使用的方法和结果。讨论你面临的任何挑战以及你是如何克服这些挑战的。
提出有见地的问题
准备几个关键问题来问面试官。这能表明你对该职位感兴趣，并帮助你更多地了解公司。
你可以询问你将要合作的团队，你将参与的项目以及公司的未来发展方向。
7.从你的经历中学习和提高
假设你参加了一个实习面试，但没有被选中。这可能会让人很沮丧。
花点时间了解哪些方面可以做得更好。联系面试你的人，询问他们对你表现的反馈。
积极利用反馈意见，找出可以提高技能或面试技巧的领域。反思面试过程，考虑可以改进的地方，并采取切实可行的措施来解决这些问题。
例如，如果反馈表明你需要加强你的技术技能，可以考虑参加额外的课程或从事相关项目。如果沟通存在问题，可以练习更清晰、更自信地谈论你的工作和想法。
最后的想法：
获得数据科学或机器学习领域的实习机会似乎是一项艰巨的任务，但只要有正确的策略和坚持，它绝对可以实现！
无论您是学生、刚毕业的学生还是从其他领域转行的人，请记住，您在培养技能和展示工作方面迈出的每一步都使您离目标更近一步。
实习是获得经验和个人成长机会的一种方式。实习能让你建立信心、扩大人脉，并为未来的职业机会打开大门。
我从物理学到数据科学的旅程充满了挑战，但正是这些挑战让这段旅程如此有意义。我在国外完成的两次实习是我职业生涯起步的关键，我希望我分享的技巧和建议也能帮助你做到这一点！
坚持不懈，不断学习，不要害怕走出舒适区。科技世界充满机遇，你梦想中的实习机会可能就在眼前。
祝你好运，记得为你的进步感到自豪。你正在为你的辉煌事业打下基础。
您是否已获得数据科学实习机会？哪些工作对您有用？请在评论中分享！
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