डेटा साइंस इंटर्नशिप लैंडिंग के लिए अंतिम गाइड

टेक में एक शुरुआत के रूप में, आपको शायद सही डेटा साइंस इंटर्नशिप प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण लगा होगा। टेक उद्योग में प्लेग नवागंतुकों को लेने के लिए किन फर्मों के लिए आवेदन करना है और कदमों के बारे में प्रश्न। दुर्भाग्य से, यह चिंता अनुचित नहीं है क्योंकि इंटर्नशिप आपके डेटा साइंस करियर को बना या बिगाड़ सकती है।

ज्ञान ही शक्ति है, इसलिए कुछ रणनीतिक कदमों को जानने से आप कुछ ही समय में अपनी पहली डेटा साइंस इंटर्नशिप प्राप्त कर सकते हैं। यहां, आप सीखेंगे कि डेटा साइंस इंटर्नशिप प्राप्त करने के लिए इंटर्नशिप, आवश्यकताओं और ठोस युक्तियों की तलाश कहां करें। अधिक जानने के लिए पढ़ते रहें।

डेटा साइंस इंटर्नशिप क्या है?

डेटा साइंस इंटर्नशिप कोई भी प्रोग्राम होता है, जहां डेटा साइंस में शुरुआती अनुभव प्राप्त कर सकता है, अपने कौशल का अभ्यास कर सकता है और क्षेत्र के दायरे को स्पष्ट रूप से समझ सकता है। यह आमतौर पर लगभग तीन से चार महीने तक रहता है, लेकिन कुछ संगठन के आधार पर एक वर्ष तक चल सकते हैं।

डेटा साइंस इंटर्न के रूप में, आप अधिक अनुभवी पेशेवरों के साथ डेटा लाने, विश्लेषण करने और डेटा एकत्र करने और अपने निष्कर्षों पर पेशेवर रिपोर्ट बनाने के लिए काम करेंगे। ये गतिविधियां अंततः स्वयंसेवी कार्य या वास्तविक नौकरियों के अलावा, नियोक्ताओं के लिए प्रासंगिक मूल्यवान उद्योग अनुभव में समाप्त होती हैं।

डेटा साइंस इंटर्नशिप के लिए आवश्यक कौशल

अपनी खोज शुरू करने से पहले, कुछ कौशल हैं जिन्हें आपने निश्चित रूप से लॉक कर लिया होगा। आवेदन भेजने से पहले इन कौशलों को रखने से आपको डेटा साइंस इंटर्नशिप लैंडिंग का एक उच्च मौका मिलता है।

इसके अलावा, अधिकांश कंपनियों के लिए आवश्यक होगा कि आवेदकों को कुछ पृष्ठभूमि का ज्ञान हो, और कुछ आपको प्रवेश देने से पहले प्रश्नोत्तरी दे सकते हैं। तो हम उनमें से कुछ को नीचे देखेंगे।

1. प्रोग्रामिंग और स्क्रिप्टिंग भाषाओं का ज्ञान

हालाँकि प्रोग्रामिंग डेटा साइंस का मुख्य हिस्सा नहीं है, लेकिन यह आपको बड़े, असंरचित डेटा को देखने और प्रबंधित करने में मदद कर सकता है। पायथन सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषा है, लेकिन आप आर के साथ आगे बढ़ सकते हैं।

अन्य डेटा विज्ञान भाषाओं में जूलिया, मैटलैब, जावा, एसएएस और सी++ शामिल हैं। हालाँकि, याद रखें, आप एक इंटर्न के रूप में आवेदन कर रहे हैं; कोई भी आपसे शुरू से ही सब कुछ जानने की उम्मीद नहीं करता है।

कोड लिखने और एल्गोरिदम सीखने से कुछ प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और डेटा को व्यवस्थित करने में मदद मिलेगी, लेकिन डेटा साइंस इंटर्नशिप के लिए यह एकमात्र आवश्यक कौशल नहीं है। आपको चार्ट बनाने, मॉडल की भविष्यवाणी करने और अपने डेटा का ठीक से विश्लेषण करने की भी आवश्यकता होगी। यहीं पर आपके डेटा विज्ञान उपकरण काम आते हैं।

प्रौद्योगिकी के लिए धन्यवाद, डेटा वैज्ञानिकों के पास अब डेटा एकत्र करने, मिलान करने, सफाई करने और बदलने के विकल्प हैं। इन्हीं विकल्पों में से एक है माइक्रोसॉफ्ट का पावर बीआई, एक अभूतपूर्व सॉफ्टवेयर जो बल्क डेटा को एस्थेटिक चार्ट और डैशबोर्ड में बदल देता है। समान रूप से उपयोगी विकल्पों के लिए, एक्सेल या झांकी के लिए जाएं।

3. आंकड़े

हालांकि यह कठिन लग सकता है, खासकर यदि आप स्व-शिक्षण कर रहे हैं, तो आँकड़े एक अचूक बाधा नहीं हैं। आँकड़ों की पृष्ठभूमि आपको अपने डेटा से अधिक प्रभावी ढंग से संबंधित और विश्लेषण करने में सक्षम बनाती है। डेटा साइंस में कुछ प्रमुख अवधारणाएँ, जैसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन और क्लस्टरिंग, सांख्यिकी और गणित पर बनी हैं।

विषय की एक मौलिक समझ डेटा साइंस इंटर्नशिप हासिल करने की संभावनाओं को बढ़ाती है और आपके करियर पथ की एक स्पष्ट तस्वीर पेश करती है। ध्यान दें कि आप कर सकते हैं बिना डिग्री के अपना डेटा साइंस करियर शुरू करें आँकड़ों में, इसलिए इससे चिंतित न हों।

आपका डेटा साइंस इंटर्नशिप प्राप्त करने के लिए युक्तियाँ

भूमि चयन इंटर्नशिप सुनिश्चित करने के लिए अगले कदम क्या हैं? यदि आप उनका उपयोग नहीं कर रहे हैं तो कई कौशल सीखना आपके लिए बहुत अच्छा नहीं होगा, इसलिए नीचे दिए गए इन संकेतों का अध्ययन करें।

1. व्यक्तिगत परियोजनाओं पर काम करें

अभ्यास, जैसा कि वे कहते हैं, परिपूर्ण बनाता है, और यह डेटा विज्ञान पर भी लागू होता है। अच्छे डेटा साइंस इंटर्नशिप के लिए चुने जाने के लिए, आपको अपने रिज्यूमे या पोर्टफोलियो में दिखाने के लिए कुछ चाहिए, जिससे व्यक्तिगत परियोजनाओं की आवश्यकता पैदा हो।

कई ट्यूटोरियल साइटों और पाठ्यक्रमों में अंतर्निहित प्रोजेक्ट या असाइनमेंट होते हैं जिन्हें आप प्रदर्शित कर सकते हैं। इसलिए जब तक आप अपनी सीखने की यात्रा की समाप्ति रेखा पर नहीं हैं, तब तक प्रतीक्षा करने के बजाय, आपके द्वारा प्राप्त किए गए किसी भी नए ज्ञान के साथ प्रोजेक्ट बनाएं। इस तरह, जब आप अपनी खोज शुरू करने के लिए तैयार होंगे तो आपके पास पेश करने के लिए कई तरह के काम होंगे।

2. एक एटीएस-शिकायत रिज्यूमे और कवर लेटर बनाएं

एक बार जब आप अपना प्रोजेक्ट तैयार कर लेते हैं, तो अपना रिज्यूमे बनाना इस प्रकार है। पहली नज़र में, यह आसान लग सकता है, लेकिन छोटी-छोटी गलतियाँ आपको बाद में महंगी पड़ सकती हैं। ऐसी ही एक गलती है सीखने में असफलता एटीएस-फ्रेंडली रिज्यूमे कैसे लिखें.

हालांकि यह सख्ती से डेटा विज्ञान से संबंधित नहीं है, यह कम महत्वपूर्ण नहीं है। अपने बायोडाटा को एटीएस के अनुरूप बनाना यह सुनिश्चित करता है कि यह कई समान लोगों के बीच खड़ा है। इसके अलावा, आप अपने कवर लेटर को इंटरनेट से यादृच्छिक नमूना कॉपी करने के बजाय विशिष्ट इंटर्नशिप के अनुरूप बनाना चाहते हैं।

3. डेटा साइंस इवेंट्स और टेक वर्कशॉप में भाग लेकर अपना नेटवर्क बनाएं

तकनीक की दुनिया में भी आपका नेटवर्क आपकी नेट वर्थ है। आपके आवेदन के अलावा, रेफरल और अनुशंसाएँ डेटा साइंस इंटर्नशिप के लिए एक और शानदार तरीका है।

एक व्यापक नेटवर्क उस भाग्यशाली सिफारिश को प्राप्त करने की आपकी संभावनाओं को आसमान छूता है, और घटनाओं में भाग लेना आपके नेटवर्क के निर्माण का एक विश्वसनीय तरीका है। गैर-तकनीकी कार्यक्रमों में भाग लेने के खिलाफ कोई नियम नहीं है, लेकिन आप अपने आला या संबंधित क्षेत्रों में लोगों के नेटवर्क से अधिक लाभान्वित होंगे।

4. स्टार्टअप्स तक पहुंचें

तकनीकी समुदाय में, एक सामान्य ग़लतफ़हमी है कि स्टार्टअप को डेटा वैज्ञानिकों की ज़रूरत नहीं है। हालाँकि, यह झूठा और सीमित दोनों है। अधिक स्थापित फर्मों के लिए आवेदन करें, लेकिन अपने आसपास की छोटी कंपनियों और स्टार्टअप्स में उपलब्ध डेटा साइंस इंटर्नशिप के बारे में पूछताछ करने में संकोच न करें।

5. GitHub और Kaggle का सक्रिय रूप से उपयोग करें

GitHub और कागल डेटा वैज्ञानिकों के लिए फेसबुक और इंस्टाग्राम के समकक्ष हैं। GitHub के साथ, आप अपने द्वारा लिखे गए किसी भी कोड को स्टोर कर सकते हैं और उन्हें भर्ती प्रबंधकों और साक्षात्कारकर्ताओं के साथ साझा कर सकते हैं।

दूसरी ओर, कागल आपको अपने पायथन और आर कोड लिखने और साझा करने देता है, विश्लेषण पर पाठ्यक्रम लेता है, और अद्भुत पुरस्कार जीतता है! दोनों साइटों के अपने फायदे और नुकसान हैं, इसलिए यह आप पर निर्भर है कि आप किसका उपयोग करना चाहते हैं। आप चाहे जिस किसी के भी साथ रहें, बार-बार अपने कोड्स को पुश करें और एक प्रभावशाली उपस्थिति बनाएं।

डेटा साइंस इंटर्नशिप कहां खोजें

बैग में आपके कौशल, एक ठोस रिज्यूमे और पोर्टफोलियो, और एक अच्छे नेटवर्क के साथ, अब आप डेटा साइंस इंटर्नशिप के लिए योग्य हैं। आपका शिकार शुरू करने के लिए यहां कुछ साइटें दी गई हैं।

कई फर्म और हायरिंग मैनेजर अपने लिंक्डइन पेजों पर उपलब्ध इंटर्नशिप और नौकरी के अवसर पोस्ट करते हैं। इसका लाभ उठाने के लिए, सुनिश्चित करें कि आप डेटा साइंस या टेक क्षेत्र के लोगों का अनुसरण करते हैं।

साथ ही, किसी भी सोशल नेटवर्किंग साइट की तरह, लिंक्डइन एक व्यक्तिगत विज्ञापन साइट है जिसका हर पेशेवर लाभ उठा सकता है। डेटा साइंस के इर्द-गिर्द अपनी पोस्ट को टेलर करना और अपनी सीखने की प्रगति को प्रदर्शित करना, डेटा साइंस इंटर्नशिप की पेशकश करने वाली कंपनियों की रुचि पैदा कर सकता है।

यह साइट कॉलेज के छात्रों पर अधिक लक्षित है, इसलिए यदि आप स्नातक हैं, तो यह आपके लिए है। बस साइन अप करें, "डेटा साइंस इंटर्नशिप" की खोज करें और किसी भी उस पर लागू करें जो आपकी रुचि को बढ़ाता है। हैंडशेक के बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि आपको पिछले अनुभव की आवश्यकता नहीं है, यह शुरुआत करने वालों के लिए एकदम सही है। अन्य लोकप्रिय इंटर्नशिप खोजने के लिए वेबसाइटें शामिल करना वास्तव में और कांच का दरवाजा.

3. विश्वविद्यालय नौकरी बोर्ड

अगर आपके संस्थान के पास जॉब पोस्टिंग प्लेटफॉर्म है, तो यह डेटा साइंस इंटर्नशिप के लिए आपकी खोज में फायदेमंद हो सकता है। साथ ही, संबंधित पाठ्यक्रम का अध्ययन करने से आपको थोड़ी बढ़त मिलती है; बेझिझक संपर्क करें और अपने प्रोफेसरों और प्रशिक्षकों से पूछताछ करें।

इन चरणों के साथ अपने ड्रीम डेटा साइंस इंटर्नशिप को लैंड करें

ऊपर दिए गए चरणों का पालन करके, आप सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस इंटर्नशिप प्राप्त कर सकते हैं जो आपके करियर को कई गुना बढ़ा देगा। एक सफल कैरियर के लिए उचित प्रशिक्षण पहला कदम है, और आपकी प्राथमिकताओं के आधार पर शुरुआती लोगों के लिए उनमें से एक दुनिया है। याद रखें, उन्हें भौतिक होने की आवश्यकता नहीं है; वर्चुअल डेटा साइंस इंटर्नशिप भी मायने रखती है।