Fui uno de los ~ 20 pasantes de ciencia de datos en LinkedIn como parte de su segundo lote. Fue una experiencia realmente maravillosa, especialmente teniendo en cuenta el momento. Este fue un momento en el que el término “ciencia de datos” aún no se había sobrevalorado y usado en exceso. De hecho, la mayoría de la gente todavía hizo una doble toma y dijo “¿ehh qué?” cuando escucharon mi título
Hay varias cosas que el programa tenía a su favor. Y, en mi opinión, definitivamente es una oportunidad ineludible para cualquiera que tenga un gran interés en el campo y esté considerando un puesto de científico de datos a tiempo completo.
Práctica de ciencia de datos versus desarrollo en Linkedin:
- Como pensador libre, ¿cree que los analistas de negocios podrán eliminar el paso de científico de datos / ingeniero pronto?
- ¿Cuál es el salario promedio de un científico de datos y un científico de investigación de aprendizaje automático en India?
- ¿Qué tipo de cartera debe tener un científico de datos de nivel de entrada?
- ¿Pueden algunos científicos de datos aquí encontrarnos con el trabajo real y los pros y contras involucrados en los trabajos de proyectos de Big Data y guiarnos con qué cursos, paquetes de pago, etc., elegir?
- ¿Qué oportunidades profesionales hay en el aprendizaje automático? ¿Qué puedo hacer con el aprendizaje automático además de aplicarlo en Data Science?
- Sus compañeros pasantes tendrán antecedentes muy variados. A diferencia de los pasantes de desarrollo, los pasantes de científicos de datos tienen diferentes especializaciones: IA, informática, estadísticas, economía, matemáticas, etc. Entonces, tienes la oportunidad de interactuar con diferentes tipos de personas.
- A diferencia de los pasantes de desarrollo, la mayoría de los pasantes de ciencia de datos eran estudiantes de posgrado (y la mayoría de ellos eran estudiantes de doctorado). Solo 1 de los pasantes estaba por debajo de la edad permitida para beber (importante, ya que MUCHO vínculo de equipo se realiza en el pub local).
- También es muy diferente de una interacción entre desarrolladores porque está expuesto e interactúa con mucha más gente, como diferentes gerentes de productos y algunos desarrolladores. Por lo general (al menos cuando estaba cerca), había muchos menos (20 frente a 200), por lo que era más fácil obtener visibilidad.
Prácticas en LinkedIn vs. en cualquier otro lugar:
- LinkedIn es, en general, un lugar increíble para realizar una pasantía debido a la ubicación, los eventos internos, la comida (¡muchas calorías!) Y el ambiente divertido general de la compañía (ejemplo: nuestro rendimiento sorpresa de acapella en la reunión de todas las manos) .
- LinkedIn fue uno de los pioneros de la ciencia de datos en la industria, por lo que los equipos están bien establecidos, la tecnología es madura y los mentores son súper inteligentes y experimentados. Algunos de estos son posibles inconvenientes para un trabajo a tiempo completo si desea trabajar en un nuevo equipo. Pero, para una pasantía, es perfecta porque puedes aprender mucho más de lo que podrías en la mayoría de los otros lugares.
Para una cuenta personal más detallada, aquí hay un blog de uno de mis compañeros pasantes durante su pasantía: 5 cosas que aprendí como pasante de ciencia de datos.