学生としてデータサイエンスの仕事に就く方法

プラトン再発行

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学生としてデータサイエンスの仕事に就く方法
著者によるイラスト。ソース： Flaticon

データサイエンスは難しい分野であり、資格や大学の学位を持っていることを示すだけでは、業界での仕事を得るには十分ではありません。採用担当者は、他の候補者と比較してあなたが会社にどのような価値をもたらすことができるかを理解する必要があります。

データサイエンスの仕事に就くには、資格だけでは十分ではないため、さまざまな経験を始めるのに最適な時期は学生のときです。あなたはまだ若く、最初のデータサイエンスの仕事に就く可能性を高めるために、思っているよりも多くの時間とエネルギーを活用できます。

この記事では、自分のスキルを発揮し、お金を稼ぐための XNUMX つの方法を紹介したいと思います。始めましょう！

学生時代にデータサイエンスの最初の仕事に応募し始めたとき、私には明らかにその分野の経験がありませんでした。修士課程のときに行ったプロジェクトは、会社で自分のスキルを証明するのに役立ちました。

コーディングの能力を示す最善の方法は、GitHub でプロジェクトを共有することです。 Python スクリプト/jupyter ノートブックだけでなく、プロジェクトがどのように構成され、結果が得られるかを詳しく説明した READ.me ファイルにも注目する必要があります。

たとえば、マネージャーの関心を集めた私の個人的なプロジェクトの XNUMX つは次のとおりです。 BERTopic を使用したトピックモデリングでは、電子商取引の衣料品レビューからトピックを特定するために BERTopic モデルをトレーニングし、インタラクティブなデータ視覚化を通じて結果を解釈しました。これは、NLP の問題を解決できることを証明するのに役立ちました。

学生時代に、『AI に向けて』や『データサイエンスに向けて』などのさまざまな出版物にデータサイエンスの記事を書き始めました。これにより、さまざまな国の多くの読者にリーチできるようになり、大学のコースで学んだことを実践できるようになりました。私が興味を持っていた未知のテーマをさらに深く掘り下げ、仕事の提案を受け、さらにはお金を稼ぐことさえできました。

最良の教師はコミュニティからのフィードバックです。始めたばかりの最初は怖く思えるかもしれませんが、特に否定的なコメントは、批判的思考を改善し、問題を解決する際に他の可能な解決策に心を開くのに非常に役立ちます。

出版物に公開する代わりに、独自のブログを最初から作成することもできますが、Web サイトの構築にどれだけの時間がかかるかを考慮する必要があります。とにかく、Chat-GPT や大規模言語モデルに基づくその他の AI ツールのおかげで、それは簡単になりました。

記事は、データサイエンティストにとって重要なスキルであるコミュニケーション能力を示す良い方法ですが、Youtube ビデオを録画することで、自分がどのような人間であるかを証明することもできます。

記事と組み合わせて行うこともできますが、動画を単独で作成するだけでも十分です。 Josh Starmer 氏、Data Professor 氏、Patrick Loeber 氏の StatQuest など、ビデオコンテンツを構築する優れた能力で知られる DS インフルエンサーが数多く存在します。

データサイエンスに参入する唯一の方法は教育コンテンツではありません。経験を積むもう 9 つの可能性は、フリーランスのデータサイエンティストとして働くことです。これは従来の 5 時から XNUMX 時までの仕事に代わる良い選択肢です。特に学生で、大学のコースに出席して勉強する時間も必要な場合には、自由と柔軟性を保証できます。

次のような既存のプラットフォームから始めることができます。 Upwork および Fiverr, ここでプロフィールを作成し、クライアントが公開するデータサイエンスフリーランスの仕事に応募する必要があります。データサイエンスコミュニティに属する人々とつながるのに最適なソーシャルネットワークである LinkedIn では、クライアントに連絡したり、クライアントから連絡を受けたりすることもできます。

就職の可能性を高めるもう XNUMX つの方法は、データサイエンスのコンテストに参加することです。たくさんのコンテストに参加することはそれほど重要ではなく、面接を受ける企業にとって価値のある現実世界のプロジェクトに焦点を当てる方が良いことを強調したいと思います。常に量よりも質が重要です。

コンテストを主催するための最も有名で人気のあるプラットフォームは次のとおりです。 Kaggle。あなたも、データサイエンスのトピックやデータセット、その他のものを検索する際に、この Web サイトを参照したことがあるはずです。他のコンテストはこちらからご覧いただけます駆動データ, トップコーダーおよび開発ポスト.

この記事があなたの履歴書を改善するための行動を起こすきっかけになれば幸いです。また、勉強中に得た知識を実践し、インポスター症候群を克服し、より柔軟になるための良い方法です。

確かに、履歴書を改善するためだけでなく、従来の仕事以外のさまざまな経験をしながら自分の能力にもっと自信を持てるようになる、前に挙げた他の良い点のためにも行うべきです。読んでくれてありがとう！良い１日を

ユージニア・アネロ 現在、イタリアのパドバ大学の情報工学科の研究員です。彼女の研究プロジェクトは、異常検出と組み合わせた継続的学習に焦点を当てています。