「学生としてデータサイエンスの仕事を得る方法」

学生のデータサイエンスの仕事の得方

 

データサイエンスは挑戦的な分野であり、単に認定書や大学の学位を持っているだけでは、業界での就職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提供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を得るには、単独で資格を持つことだけでは十分ではないため、異なる経験をする最適な時期は、学生の時です。まだ若く、思っている以上の時間とエネルギーがありますので、初めてのデータサイエンスの仕事を得る可能性を高めるためにそれらを活用することができます。

この記事では、スキルを証明し、報酬を得るための5つの異なる方法を紹介します。さあ始めましょう！

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データサイエンスのプロジェクトのポートフォリオを作成する

 

学生の時に初めてデータサイエンスの仕事に応募し始めたとき、私はもちろんその分野での経験はありませんでした。私が修士課程で行ったプロジェクトは、私のスキルを企業に証明するのに役立ちました。

能力を示すためには、GitHubでプロジェクトを共有するのが最善の方法です。ただし、Pythonスクリプト/ Jupyterノートブックに焦点を当てるだけでなく、プロジェクトの組織方法や結果について説明するREAD.meファイルも作成する必要があります。

たとえば、私が行った個人プロジェクトの1つで、マネージャーの関心を引いたのは、BERTopicを使用したトピックモデリングでした。このプロジェクトでは、電子商取引の服の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、対話型データの可視化を通じて結果を解釈しました。これにより、自分がNLPの問題を解決できる能力があることを証明するのに役立ちました。

 

データサイエンスの記事を書く

 

学生の時には、Towards AIやTowards Data Scienceなど、さまざまな出版物でデータサイエンスの記事を書き始めました。これにより、異なる国の多くの読者に到達し、大学の授業で学んだことを実践し、自分が興味を持って探索したい未知のトピックに深入りする機会を得ることができました。また、仕事の提案を受けたり、報酬を得たりすることもできました。

最高の教師はコミュニティからのフィードバックです。最初は怖く感じるかもしれませんが、ネガティブなコメントを含め、批判的思考を向上させ、問題を解決するための他の可能な解決策に心を開くのに本当に役立ちます。

また、出版物ではなく、自分自身のブログをゼロから作成することもできますが、ウェブサイトの構築にかかる時間を考慮する必要があります。とはいえ、Chat-GPTや他の大規模言語モデルに基づくAIツールのおかげで、それは以前よりも簡単になりました。

 

YouTubeビデオを作成する

 

記事はコミュニケーション能力を示すのに良い方法ですが、YouTubeビデオを録画することもあなたが何を成し遂げることができるかを証明するのに十分です。

記事との組み合わせで行うこともできますが、ビデオ単体で作成することでも十分です。StatQuest with Josh Starmer、Data Professor、Patrick Loeberなど、優れたビデオコンテンツを作成することで知られている多くのデータサイエンティストのインフルエンサーが存在します。

 

フリーランスのデータサイエンティストとして働く

 

データサイエンスに参入するための唯一の方法は、教育コンテンツではありません。経験を積む別の可能性は、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9時から5時の仕事に代わる良い選択肢です。特に学生であり、大学の授業に出席し、勉強する時間も必要な場合には、自由と柔軟性を保証してくれます。

既存のプラットフォーム（UpworkやFiverrなど）から始めることができます。プロファイルを作成し、クライアントが公開したデータサイエンスのフリーランスの仕事に応募する必要があります。LinkedInでは、データサイエンスコミュニティに所属する人々とのつながりを築くための最高のソーシャルネットワークとされています。

 

データサイエンスのコンテストに参加する

 

就職の可能性を高めるための別の方法は、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よりも、面接を受ける企業にとって価値のある実世界のプロジェクトに集中することが重要です。量よりも質が常に重要です。

最も知られていて人気のある競技開催プラットフォームはKaggleです。データサイエンスのトピック、データセット、その他の情報を検索する際には、きっとこのウェブサイトを利用したことがあるでしょう。他の競技はDrivenData、TopCoder、DevPostで見つけることができます。

 

最終的な考え

 

この記事があなたに行動を起こすきっかけとなり、履歴書を改善することができるようになったことを願っています。また、学習中に習得した知識を実践する機会にもなり、インポスター症候群を克服し、柔軟性を高める良い方法でもあります。

もちろん、CVを向上させるためだけでなく、従来の仕事の枠を超えたさまざまな経験を通じて能力に自信を持つことができる他の良い点のためにも取り組むべきです。読んでくれてありがとう！素敵な一日をお過ごしください。 Eugenia Anelloはイタリア、パドヴァ大学情報工学科の研究員です。彼女の研究プロジェクトは、連続学習と異常検出を組み合わせたものです。

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