Как найти работу в области анализа данных, будучи студентом

Как студенту найти работу в анализе данных?

 

Наука о данных – это сложная область, и просто показать, что у вас есть сертификат или университетская степень, недостаточно, чтобы устроиться на работу в индустрии. Рекрутерам необходимо понять, какую ценность вы можете добавить компании по сравнению с другими кандидатами.

Поскольку сама квалификация недостаточна для получения работы в области анализа данных, лучшим моментом для начала различных опытов является период обучения в университете. Вы все еще молоды, у вас больше времени, чем вы думаете, и энергии, которые могут быть использованы для увеличения ваших возможностей в получении первой работы в области науки о данных.

В этой статье я хочу показать пять разных способов продемонстрировать свои навыки и даже заработать деньги. Давайте начнем!

 

Создайте портфолио проектов по науке о данных

 

Когда я начинал искать свою первую работу в области науки о данных, будучи студентом, у меня не было никакого опыта в этой области, очевидно. Проекты, которые я делал во время магистратуры, помогли мне продемонстрировать свои навыки компаниям.

Чтобы показать свои навыки в программировании, лучший способ – поделиться своими проектами на GitHub. Вы, конечно, не должны сосредоточить свое внимание только на скриптах Python/тетрадках Jupyter, но также на файле README, в котором хорошо объясняется, как организован проект и какие результаты были получены.

Например, одним из моих личных проектов, которые привлекли интерес менеджеров, была модель Topic Modeling с использованием BERTopic, в которой я обучил модель BERTopic для идентификации тематик из отзывов о одежде в интернет-магазинах и интерпретировал результаты через интерактивные визуализации данных. Это помогло доказать, что я способен решать проблемы обработки естественного языка (NLP).

 

Пишите статьи по науке о данных

 

Когда я был студентом, я начал писать статьи по науке о данных в различных изданиях, таких как Towards AI и Towards Data Science, что позволило мне достичь множества читателей из разных стран, применить то, что я узнал во время университетских курсов, углубиться в неизвестные мне темы, которые я хотел исследовать, получить предложения по работе и даже заработать деньги.

Лучший учитель – это отзывы от сообщества, что может показаться страшным сначала, особенно негативные комментарии, но это действительно помогает улучшить критическое мышление и открыть ваш разум для других возможных решений проблемы.

Вы также можете создать свой собственный блог с нуля, вместо публикации в издании, но вам следует учесть, сколько времени потребуется для создания веб-сайта. В любом случае, это стало проще благодаря Chat-GPT и другим инструментам искусственного интеллекта на основе больших языковых моделей.

 

Создавайте видео на Youtube

 

Статьи могут быть хорошим способом продемонстрировать ваши навыки в коммуникации, что является важным навыком для специалиста в области данных, но запись видео на Youtube также может доказать, чего вы стоите.

Это можно сделать в сочетании со статьями, но даже создание видео само по себе может быть достаточным. Есть много известных влиятельных людей в области анализа данных, которые известны своей отличной способностью создавать видеоконтент, например, StatQuest с Josh Starmer, Data Professor и Patrick Loeber.

 

Работайте фрилансером в области анализа данных

 

Образовательный контент – это не единственный способ проникнуть в область анализа данных. Еще одна возможность получить опыт – работать фрилансером в области анализа данных. Это хорошая альтернатива традиционной 9-ти часовой работы: она может гарантировать свободу и гибкость, особенно когда вы студент и вам также нужно время для посещения и изучения университетских курсов.

Вы можете начать существующие платформы, такие как Upwork и Fiverr, где вам нужно создать свой профиль и подавать заявки на фриланс-проекты в области анализа данных, опубликованные клиентами. Вы также можете находить или быть найденным клиентами в LinkedIn, который считается лучшей социальной сетью для общения с людьми, принадлежащими к сообществу анализа данных.

 

Участвуйте в соревнованиях по анализу данных

 

Еще один способ повысить свои шансы на получение работы – это участие в соревнованиях по анализу данных. Я бы хотел отметить, что не так важно, сколько соревнований вы проходите, лучше сосредоточиться на проектах реального мира, которые могут быть ценными для компании, которая вас интервьюирует. Качество всегда важнее количества.

Самая известная и популярная платформа для проведения соревнований – Kaggle. Вы наверняка обратились к этому веб-сайту в поисках тем по науке о данных, наборов данных и другой информации. Другие соревнования можно найти на DrivenData, TopCoder и DevPost.

Заключительные мысли

Надеюсь, что этот статья вдохновила вас принять меры, позволяющие улучшить ваше резюме. Это также хороший способ применить знания, которые вы приобрели во время обучения, преодолеть синдром самозванца и стать более гибким.

Конечно, вам не следует делать это только для улучшения своего резюме, но и ради других позитивных моментов, которые я перечислила ранее, и которые позволят вам стать увереннее в своих способностях, занимаясь различными проектами вне традиционной работы. Спасибо за чтение! Хорошего дня. Евгения Анелло в настоящее время является исследовательским стипендиатом в отделе информационной инженерии Университета Падуи, Италия. Ее исследовательский проект сосредоточен на непрерывном обучении в сочетании с обнаружением аномалий.