¿Cómo obtener una pasantía en ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo en rápida expansión con muchas oportunidades disponibles. ¡Y es genial si has decidido lanzarte de cabeza a este campo! El primer paso es conseguir una pasantía en la empresa de tus sueños. Hacer proyectos y cursos en línea es una excelente opción para aprender Data Science, pero una pasantía es extremadamente importante. Le brinda experiencia real en la industria y la oportunidad de trabajar con profesionales experimentados en ciencia de datos. Esto solo puede ayudarlo en su búsqueda de trabajo o, quién sabe, ¡incluso puede obtener una oferta en la misma empresa! Entonces, este artículo le cuenta todo sobre cómo obtener su primera pasantía en ciencia de datos.

Siga leyendo para descubrir las diferentes habilidades técnicas que necesita en Data Science y también los diversos métodos mediante los cuales puede mostrar estas habilidades. ¡Aprenderá mucho sobre los pasos para obtener una pasantía en Data Science que incluso puede dar forma a su futura carrera en este campo tan popular!

¿Cuáles son las habilidades técnicas requeridas para una pasantía de ciencia de datos?

Veamos algunas habilidades que son importantes para una pasantía en ciencia de datos. No se preocupe si no es un experto en estos campos, ya que eso sucederá con el tiempo y la experiencia. Sin embargo, tener algunas de estas habilidades solo mejorará sus posibilidades de obtener una oferta de pasantía.

1. Habilidades Estadísticas y de Probabilidad

Si necesita una pasantía en ciencia de datos, entonces las habilidades estadísticas y de probabilidad son imprescindibles. Eso significa que debe estar familiarizado al menos con los conceptos básicos del análisis estadístico, incluidas las pruebas estadísticas, las distribuciones, la regresión lineal, la teoría de la probabilidad, los estimadores de máxima verosimilitud, etc. ¡Y eso no es suficiente! Si bien es importante comprender qué técnicas estadísticas son un enfoque válido para un problema de datos determinado, es aún más importante comprender cuáles no lo son. Además, existen muchas herramientas analíticas que son de gran ayuda en el análisis estadístico, como SAS, Hadoop , Spark, Hive, Pig, etc., por lo que es importante que tenga algún conocimiento sobre ellas.

2. Habilidades de programación

Las habilidades de programación también son una herramienta necesaria para obtener una pasantía en ciencia de datos. Python y R son los lenguajes más utilizados para la ciencia de datos, por lo que debe estar familiarizado con al menos uno de ellos. Se utiliza Python por su capacidad de análisis estadístico y su fácil lectura. Python también tiene varios paquetes para aprendizaje automático, visualización de datos, análisis de datos, etc. (como Scikitlearn ) que lo hacen adecuado para la ciencia de datos. R también hace que sea muy fácil resolver casi cualquier problema en Data Science con la ayuda de paquetes como e1071, rpart, etc.

3. Aprendizaje automático

También debe conocer los algoritmos básicos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado, como la regresión lineal, la regresión logística, la agrupación en clústeres de K-means, el árbol de decisión, el vecino más cercano de K, etc. No es necesario ser un experto en ellos. Sin embargo, sigue siendo bueno si sabe cómo funcionan los algoritmos y qué algoritmo se requiere según el tipo de datos que tiene.

4. Gestión de datos y disputa de datos

Debe dominar la gestión de datos, lo que implica la extracción, transformación y carga de datos. Esto significa que debe extraer los datos de varias fuentes, luego transformarlos en el formato requerido para el análisis y finalmente cargarlos en un almacén de datos. Para manejar estos datos, hay varios marcos disponibles como Hadoop, Spark, etc. La disputa de datos también es una parte importante de la ciencia de datos, ya que implica limpiar y unificar los datos de manera coherente antes de que puedan analizarse para obtener información procesable.

5. Habilidades de comunicación

Sí, sí, esta no es una habilidad técnica, ¡pero las buenas habilidades de comunicación pueden distinguirlo como candidato para una pasantía en ciencia de datos! Esto se debe a que, si bien comprende los datos mejor que nadie, necesita traducir sus hallazgos de datos en información cuantificada para que un equipo no técnico ayude en la toma de decisiones. Otra faceta de esto es la narración de datos . Si puede presentar sus datos en un formato narrativo con resultados concretos y una historia interesante, eso aumentará automáticamente su valor.

¿Cómo mostrar estas habilidades para obtener una pasantía en ciencia de datos?

1. Trabajar en Proyectos

Los proyectos son una excelente manera de demostrar sus habilidades en ciencia de datos. ¡Y no duele que también sean divertidos de hacer! No hay nada más interesante que analizar un conjunto de datos para encontrar las correlaciones entre los datos y obtener información única. Hay muchas fuentes de conjuntos de datos donde puede descargar y usar conjuntos de datos de forma gratuita. Estos incluyen Kaggle , Data.gov , Google Cloud Public Datasets , Global Health Observatory , etc. Algunos de los proyectos populares que puede probar en Kaggle si es solo un principiante incluyen Titanic Survival Project, Personality Prediction Project, Loan Prediction Project , etc.

2. Crea un perfil de GitHub

También es un gran punto a favor si tienes un perfil de GitHub . ¡Tu perfil es básicamente tu currículum de ciencia de datos que demuestra que puedes hacer lo que dices! La mayoría de los gerentes de contratación ven su perfil de GitHub como parte del proceso de selección, por lo que cuanto más impresionante sea, mayores serán sus posibilidades de selección. Debe asegurarse de tener declaraciones de problemas claras, archivos de código limpios y proyectos personales extensos en GitHub. Si tiene muchos conocimientos, incluso podría contribuir a algunos proyectos de código abierto para mostrar sus habilidades.

3. Escribe blogs en línea

Dicen que solo has entendido algo cuando eres capaz de explicárselo adecuadamente a los demás. Por lo tanto, considere escribir un blog como una excelente herramienta de aprendizaje en la que puede aclarar sus propios conceptos y, al mismo tiempo, enseñar algo a los demás. También recibe pensamientos y comentarios de sus lectores, lo que solo lo ayuda a mejorar. ¡ Hay muchas plataformas en línea donde puedes escribir, incluido GeeksforGeeks , por supuesto! También puedes probar Medium o Quora .

4. Crea conexiones en LinkedIn

LinkedIn es una excelente manera de construir su red profesional y obtener más conexiones. Los reclutadores también revisan su perfil de LinkedIn, ya que sirve como un currículum digital que destaca sus habilidades, experiencias y educación. Incluso podría perderse algunas oportunidades de pasantías si no tiene una cuenta de LinkedIn o si no se actualiza regularmente. Y si tiene una red profesional en LinkedIn, ¡incluso podría obtener algunas oportunidades de pasantías allí!

¿Cómo elaborar su currículum y prepararse para la entrevista?

Ahora sabe qué habilidades necesita para conseguir la pasantía de sus sueños en Data Science y también cómo mostrar esas habilidades. Pero, ¿qué pasa con la parte más visible de su aplicación? ¿El resumen? Y el paso real de hacerlo o romperlo, que es la entrevista para la pasantía. ¿Cómo puedes dominar estos pasos? ¡Vamos a ver!

1. Habilidades de redacción de currículums

Su currículum es lo primero que verá el reclutador o el gerente de contratación, por lo que es muy importante que lo haga impresionante. Esto aumentará enormemente sus posibilidades de obtener una pasantía. Así que asegúrese de que no haya errores tipográficos en su currículum. Además, enumere todos los proyectos relevantes en Data Science y asegúrese de conocerlos de adentro hacia afuera. No sirve de nada mencionar un proyecto que no puedes explicar en la entrevista. Y si quiere destacar aún más, puede crear una infografía o una historia de datos de su currículum utilizando varias herramientas de visualización de datos como Tableau.

2. Consejos para la preparación de entrevistas

Ahora que ha llegado a la etapa de la entrevista, debe dar lo mejor de sí para obtener la pasantía de sus sueños. Lo más importante de la entrevista es repasar todos los conceptos de Data Science. También debe estar íntimamente familiarizado con todos los proyectos y experiencias en su currículum para que pueda hablar en profundidad sobre ellos. Es fundamental que demuestres la capacidad de pensar críticamente y analizar las preguntas de forma estructurada. Esta es una habilidad más importante que conocer cualquier idioma o tecnología en particular, ya que se pueden aprender. Además, repase la empresa a la que se postula para que pueda comprender la cultura laboral y cómo encaja la descripción de su trabajo en ella.

Ahora que ha entendido todas las habilidades técnicas y blandas que necesita, es hora de trabajar en ellas. También puede mostrar estas habilidades en múltiples plataformas como GitHub, LinkedIn, etc. Luego, su próximo paso es elaborar un excelente currículum y solicitar varias pasantías. Puede hacer esto en plataformas como LinkedIn, Indeed, Analytics Jobs, etc. Luego, simplemente prepárese lo mejor posible y obtenga la entrevista. ¡Espero que consigas la pasantía de tus sueños en Data Science y pases a una carrera larga y exitosa!