¿Cuáles son las habilidades necesarias para realizar una pasantía como científico de datos?

En primer lugar, debe saber que ninguna compañía contrata a un interno como ese.

¿Pero por qué?

Esto se debe a que la mayoría de las compañías gigantes y las multinacionales creen que sus datos son muy importantes y valorados, por lo tanto, están muy preocupados por su seguridad, etc. Es por eso que no solo contratan o confían en ningún candidato aleatorio.

Entonces, ¿cómo se puede asegurar que él / ella sea el candidato adecuado?

Hasta y a menos que sea de IIT o BITS, puede ser difícil para uno obtener una pasantía en ciencia de datos.

Pero aún puede obtener una pasantía en ciencia de datos, incluso si no es de este instituto de marca.

¿Cómo?

Siempre tienes la oportunidad de obtener una pasantía en startups basadas en productos. Hay muchos empresarios que han estado tratando de introducir la ciencia de datos en varios sectores, que incluyen banca y valores, comunicaciones, medios y entretenimiento, proveedores de atención médica, educación, comercio minorista y mayorista y transporte, etc., donde las nuevas empresas tienen más oportunidades de utilizar un candidato siempre que tenga un conjunto de habilidades en R, Python y Machine Learning.

¿Cuáles son los factores para ser contratado como pasante en ciencia de datos?

  1. Dependiendo de qué tan bien se desempeña un candidato.
  2. Siempre se puede usar kaggle en términos de practicar y mostrar que él / ella también ha trabajado en proyectos en tiempo real.
  3. Los pasantes más buscados son los que tienen habilidades prácticas.

¿Cuáles son las habilidades básicas que uno debe tener para ser contratado como pasante de ciencia de datos?

  • R
  • Pitón
  • Análisis de los datos
  • Modelado predictivo
  • Aprendizaje automático
  • Estadística
  • Visualización de datos
  • Modelado de datos
  • SQL, etc.

La clave es comenzar temprano y no esperar nada más.

Puede hacer esto siguiendo la carrera profesional correcta:

  1. Adquiera las habilidades mencionadas anteriormente para entrar en una empresa / empresa basada en productos. Porque sin las habilidades relevantes en Data Science, ninguna compañía considerará contratarte.
  2. Una vez que adquiera estas habilidades, puede demostrar su talento al agregar el proyecto de trabajo y las habilidades prácticas a la cartera, lo que convencerá a las empresas sobre sus conocimientos y habilidades prácticas.
  3. Una vez que despejas la entrevista, te contratan.

Existen varias plataformas en línea desde donde puede adquirir estas habilidades:

  • Udacity, Udemy y Simplilearn, etc. – estas plataformas ofrecen cursos y certificaciones variadas para que uno pueda adquirir las habilidades en ciencia de datos. Sin embargo, no consigues un trabajo aquí.
  • edWisor: es una de esas plataformas que no solo lo capacita prácticamente en las tecnologías de tendencias necesarias para la ciencia de datos, sino que también lo ayuda a ser contratado en empresas / startups basadas en productos. Actualmente, hay más de 100 compañías que están contratando candidatos calificados de edWisor como pasantes o como empleados de tiempo completo.

Siempre puede considerar edWisor, ya que le aseguran que obtendrá una pasantía en una empresa / inicio de producto.

¡Todo lo mejor!

Creo que hay dos partes de la pregunta:

1 – Habilidades adquiridas

2 – Habilidades demostrables

La primera parte en realidad no es tan difícil ya que hay suficientes jugadores en la industria que se centran en una profundidad razonable del plan de estudios. Uno puede elegir uno de los lenguajes de programación más utilizados en la industria (todas las tendencias de futuro en Kaggle, stackoverflow apuntan a Python). Aprenda los conceptos de trabajar con datos, limpieza, transformación, modelado, modelos estadísticos, aprendizaje automático.

La segunda parte es bastante importante en cualquier cubo que se coloque:

a) Estudiantes aspirantes (estudiantes universitarios / postgraduados) en busca de prácticas.

b) Profesional aspirante, que está volviendo a capacitarse para un cambio de carrera hacia la ciencia de datos, y está buscando pasantías para perfeccionar el nuevo oficio.

Las pasantías para estudiantes se basan en una mayor parte de las habilidades adquiridas, ya que las compañías que ofrecen los roles tienen expectativas razonables de esta sección y están dispuestas a proporcionar un mayor nivel de entrenamiento y tutoría en el trabajo.

Los profesionales definitivamente necesitan tener un conjunto muy claro de habilidades demostrables. Deben hacer que sea una prioridad construir constantemente su perfil en GitHub, Kaggle, stackoverflow y otros Hackathons populares locales. Esto significa que deben buscar fácilmente conjuntos de datos diferentes a los que se cubren en su curso de capacitación formal. Deben hacer sus proyectos con el sentido de resolver un problema de negocios, y no tratarlo como un hito de aprendizaje menor.

El conocimiento estadístico con tabla de representación de datos como SUPER ANNOVA TABLE y el conocimiento sobre el funcionamiento de técnicas Los algoritmos de aprendizaje supervisados ​​y los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​son una ventaja y el lenguaje como Python o R es básico.

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