الدليل النهائي للحصول على تدريب في علوم البيانات

بصفتك مبتدئًا في مجال التكنولوجيا ، ربما وجدت صعوبة في الحصول على التدريب المناسب في علم البيانات. أسئلة حول الشركات التي يجب أن تتقدم إليها والخطوات اللازمة للتعامل مع الوافدين الجدد إلى صناعة التكنولوجيا. لسوء الحظ ، هذا القلق ليس في غير محله لأن التدريب الداخلي يمكن أن ينجح أو يفسد مهنتك في علم البيانات.

المعرفة قوة ، لذا فإن معرفة بعض الخطوات الإستراتيجية يمكن أن يمنحك أول تدريب في علوم البيانات في أي وقت من الأوقات. هنا ، ستتعرف على مكان البحث عن التدريبات والمتطلبات والنصائح القوية للحصول على تدريب في علوم البيانات. استمر في القراءة لاكتشاف المزيد.

ما هو تدريب علوم البيانات؟

التدريب في علم البيانات هو أي برنامج حيث يمكن للمبتدئين في علم البيانات الحصول على خبرة عملية وممارسة مهاراتهم وفهم نطاق المجال بوضوح. عادة ما يستمر حوالي ثلاثة إلى أربعة أشهر ، ولكن قد يستمر بعضها لمدة تصل إلى عام ، اعتمادًا على المنظمة.

بصفتك متدربًا في علوم البيانات ، ستعمل مع المزيد من المحترفين المخضرمين لجلب البيانات وتحليلها وتجميعها وإعداد تقارير احترافية عن النتائج التي توصلت إليها. تتوج هذه الأنشطة في النهاية بخبرة صناعية قيمة ذات صلة بأصحاب العمل ، إلى جانب العمل التطوعي أو الوظائف الفعلية.

المهارات المطلوبة للتدريب في علوم البيانات

قبل بدء البحث ، هناك بعض المهارات التي يجب أن تكون قد ثبتها في مكانها. يمنحك امتلاك هذه المهارات قبل إرسال الطلبات فرصة أكبر للحصول على تدريب في علوم البيانات.

بالإضافة إلى ذلك ، تتطلب معظم الشركات أن يكون لدى المتقدمين بعض المعرفة الأساسية ، وقد يقدم القليل منهم اختبارات قبل قبولك. لذلك سنرى القليل منهم أدناه.

1. معرفة لغات البرمجة والكتابة

على الرغم من أن البرمجة ليست جزءًا أساسيًا من علم البيانات ، إلا أنها يمكن أن تساعدك على تصور وإدارة البيانات الكبيرة غير المنظمة. Python هي لغة برمجة علوم البيانات الأكثر استخدامًا ، ولكن يمكنك المضي قدمًا مع R.

تشمل لغات علوم البيانات الأخرى Julia و Matlab و Java و SAS و C ++. ومع ذلك ، تذكر أنك تتقدم بطلب كمتدرب ؛ لا أحد يتوقع منك أن تعرف كل شيء منذ البداية.

ستساعد كتابة الأكواد وخوارزميات التعلم في أتمتة بعض العمليات وترتيب البيانات ، ولكن هذه ليست المهارة الضرورية الوحيدة للتدريب في علم البيانات. ستحتاج أيضًا إلى إنشاء مخططات وتوقع نماذج وتحليل بياناتك بشكل صحيح. هذا هو المكان الذي تأتي فيه أدوات علوم البيانات الخاصة بك.

بفضل التكنولوجيا ، أصبح لدى علماء البيانات الآن خيارات لجمع البيانات وترتيبها وتنظيفها وتحويلها. أحد هذه الخيارات هو Power BI من Microsoft ، برنامج رائد يحول البيانات المجمعة إلى مخططات ولوحات معلومات جمالية. للحصول على بدائل مفيدة بنفس القدر ، انتقل إلى Excel أو Tableau.

3. إحصائيات

في حين أنه قد يبدو أمرًا شاقًا ، خاصة إذا كنت تتعلم ذاتيًا ، إلا أن الإحصائيات ليست عقبة غير قابلة للتطوير. ستمكنك الخلفية الإحصائية من الارتباط ببياناتك وتحليلها بشكل أكثر فعالية. بعض المفاهيم الأساسية في علم البيانات ، مثل الانحدار اللوجستي والتكتل ، مبنية على الإحصاء والرياضيات.

يعزز الفهم الأساسي للموضوع من فرصك في الحصول على تدريب في علوم البيانات ويرسم صورة أوضح لمسارك الوظيفي. لاحظ أنه يمكنك ذلك ابدأ حياتك المهنية في علم البيانات بدون شهادة جامعية في الإحصائيات ، لذلك لا تدع ذلك يقلقك.

نصائح للحصول على تدريب في علوم البيانات

ما هي الخطوات التالية التي يجب اتخاذها لضمان حصولك على تدريب عملي؟ إن تعلم العديد من المهارات لن يفيدك كثيرًا إذا لم تستخدمها ، لذا قم بدراسة هذه المؤشرات أدناه.

1. العمل في المشاريع الشخصية

الممارسة ، كما يقولون ، تجعلها مثالية ، وهذا ينطبق أيضًا على علم البيانات. لكي يتم اختيارك للتدريب الجيد في علوم البيانات ، فأنت بحاجة إلى شيء لتظهره في سيرتك الذاتية أو محفظتك ، مما يخلق الحاجة إلى مشاريع شخصية.

تحتوي العديد من مواقع البرامج التعليمية والدورات التدريبية على مشاريع أو واجبات مضمنة يمكنك عرضها. لذا بدلاً من الانتظار حتى تصل إلى خط النهاية في رحلتك التعليمية ، أنشئ مشاريع بأي معرفة جديدة تكتسبها. بهذه الطريقة ، سيكون لديك مجموعة متنوعة من الأعمال لتقديمها عندما تكون مستعدًا لبدء البحث.

2. قم بإنشاء سيرة ذاتية متوافقة مع ATS وخطاب تعريف

بمجرد أن تكون مشاريعك جاهزة ، يتبع إنشاء سيرتك الذاتية. للوهلة الأولى ، قد يبدو هذا سهلاً ، ولكن يبدو أن الأخطاء الطفيفة قد تكلفك لاحقًا. أحد هذه الأخطاء هو الفشل في التعلم كيف تكتب سيرة ذاتية صديقة لـ ATS.

على الرغم من أن هذا لا يتعلق بعلوم البيانات تمامًا ، إلا أنه لا يقل أهمية. يضمن جعل سيرتك الذاتية متوافقة مع ATS أنها تبرز بين العديد من السير الذاتية المماثلة. علاوة على ذلك ، فأنت تريد تخصيص خطاب التغطية الخاص بك ليناسب التدريب المحدد ، بدلاً من نسخ عينة عشوائية من الإنترنت.

3. قم ببناء شبكتك من خلال حضور فعاليات علوم البيانات وورش العمل التقنية

شبكتك هي صافي ثروتك ، حتى في عالم التكنولوجيا. إلى جانب التطبيقات الخاصة بك ، تعد الإحالات والتوصيات طريقة رائعة أخرى للحصول على تدريب في علوم البيانات.

تعمل الشبكة الواسعة على زيادة آفاقك في الحصول على هذه التوصية المحظوظة ، ويعد حضور الأحداث طريقة موثوقة لبناء شبكتك. لا توجد قاعدة تمنع حضور الأحداث غير المتعلقة بالتكنولوجيا ، ولكنك ستستفيد أكثر من شبكة من الأشخاص في مجالاتك المتخصصة أو المجالات ذات الصلة.

4. تواصل مع الشركات الناشئة

في مجتمع التكنولوجيا ، هناك فكرة خاطئة عامة مفادها أن الشركات الناشئة لا تحتاج إلى علماء بيانات. ومع ذلك ، هذا خطأ ومحدود في نفس الوقت. تقدم بطلب إلى المزيد من الشركات الراسخة ، ولكن لا تتردد في الاستفسار عن التدريب المتاح في علوم البيانات في الشركات الصغيرة والشركات الناشئة من حولك.

5. استخدم GitHub و Kaggle بشكل نشط

جيثب و Kaggle تشبه Facebook و Instagram لعلماء البيانات. باستخدام GitHub ، يمكنك تخزين أي رموز تكتبها ومشاركتها مع مديري التوظيف والمحاورين.

من ناحية أخرى ، يتيح لك Kaggle كتابة ومشاركة أكواد Python و R الخاصة بك ، وأخذ دورات في التحليل ، والفوز بجوائز مذهلة! كلا الموقعين لهما إيجابيات وسلبيات ، لذا فالأمر متروك لك لاختيار أيهما تستخدم. أيًا كان ما تتمسك به ، ادفع كثيرًا من الرموز الخاصة بك وقم ببناء حضور مثير للإعجاب.

أين تجد التدريب في علوم البيانات

مع وجود مهاراتك في الحقيبة ، وسيرة ذاتية قوية ، وشبكة جيدة ، فأنت الآن مؤهل للحصول على دورات تدريبية في علوم البيانات. إليك بعض المواقع لبدء البحث.

تنشر العديد من الشركات ومديري التوظيف التدريبات وفرص العمل المتاحة على صفحاتهم على LinkedIn. للاستفادة من ذلك ، تأكد من متابعة الأشخاص في مجال علوم البيانات أو التكنولوجيا المتخصصة.

أيضًا ، مثل أي موقع للتواصل الاجتماعي ، يعد LinkedIn موقع إعلان شخصي يمكن لكل محترف الاستفادة منه. يمكن أن يؤدي تصميم مشاركاتك حول علوم البيانات وإظهار تقدمك في التعلم إلى إثارة اهتمام الشركات التي تتطلع إلى تقديم دورات تدريبية في علوم البيانات.

يستهدف هذا الموقع طلاب الجامعات بشكل أكبر ، لذلك إذا كنت طالبًا جامعيًا ، فهذا الموقع يناسبك. ما عليك سوى الاشتراك والبحث عن "تدريبات في علوم البيانات" والتقدم إلى أي برنامج يثير اهتمامك. أفضل جزء في المصافحة هو أنك لست بحاجة إلى خبرة سابقة ، مما يجعلها مثالية للمبتدئين. شعبية أخرى مواقع الويب للعثور على فترات تدريب يشمل بالفعل و باب زجاجي.

3. مجالس الوظائف بالجامعة

إذا كانت مؤسستك تمتلك نظامًا أساسيًا لنشر الوظائف ، فقد يكون ذلك مفيدًا في بحثك عن تدريبات في علوم البيانات. أيضًا ، تمنحك دراسة دورة ذات صلة ميزة طفيفة ؛ لا تتردد في الاتصال والاستفسار من أساتذتك والمدرسين.

احصل على تدريب أحلامك في علوم البيانات من خلال هذه الخطوات

باتباع الخطوات المذكورة أعلاه ، يمكنك الحصول على أفضل تدريب في علم البيانات من شأنه أن ينمي حياتك المهنية على قدم وساق. التدريب المناسب هو الخطوة الأولى لمهنة ناجحة ، وهناك عالم منهم للمبتدئين ، اعتمادًا على تفضيلاتك. تذكر ، ليس عليهم أن يكونوا جسديين ؛ يتم احتساب التدريب في علوم البيانات الافتراضية أيضًا.