• Buradasın

    Data science stajı nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Data science stajı yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Şirket Araştırması: İlgi alanlarına ve hedeflere uygun şirketleri araştırmak ve bu şirketlerin kariyer veya staj imkanları bölümlerini incelemek 14.
    2. Ağ Oluşturma: LinkedIn gibi platformlar üzerinden profesyonellerle bağlantı kurmak, veri bilimi topluluklarına katılmak ve kariyer fuarlarına gitmek 14.
    3. Başvuru Hazırlığı: Staj başvurusunun her pozisyonu için özelleştirilmiş özgeçmiş, ön yazı ve portföy hazırlamak 14.
    4. Teknik Beceriler: Python, R, SQL gibi programlama dillerinde ve veri analizi, makine öğrenimi araçlarında yetkin olmak 45.
    5. Erken Başvuru: Staj başvurularına en az 3-4 ay önceden başlamak, çünkü bazı şirketler erken başvuru tarihleri ve yuvarlanan kabuller uygulayabilir 4.
    Data science stajı için gerekli nitelikler ve prosedürler şirketlere göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. dev.to
        1
      2. freecodecamp.org
        2
      3. 365datascience.com
        3
      4. tr.denizatm.com
        4
      5. analyticsvidhya.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Turkish Technology Data Science stajı kaç ay?

    Turkish Technology'de veri bilimi (data science) stajının süresi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, genel olarak veri bilimi stajları 2-4 ay arasında sürebilir. Bazı veri bilimi eğitim programları da staj imkanı sunmaktadır, örneğin: İstanbul Data Science Academy: Eğitim başlangıcından itibaren 6 ay içinde staj imkanı sağlar. TechPro Education: Veri bilimi kursunun ardından, isteyen öğrencilere ABD ve Avrupa'da 2-4 ay süreli staj imkanı sunar.
    5 kaynak

    Staj için hangi yazılım dili?

    Staj için hangi yazılım dilinin öğrenilmesi gerektiği, staj yapılacak alana ve şirketin gereksinimlerine bağlıdır. Ancak, en sık karşılaşılan ve yaygın olarak kullanılan bazı yazılım dilleri şunlardır: Python: Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarında kullanılır. JavaScript: Web geliştirme, mobil uygulama geliştirme ve oyun geliştirmede kullanılır. Java: Mobil uygulama geliştirme ve büyük ölçekli sistemler için tercih edilir. C++: Sistem programlama, oyun geliştirme ve sürücü yazılımı alanlarında kullanılır. C#: Windows uygulama geliştirme, oyun geliştirme ve Web geliştirme için kullanılır. PHP: Sunucu tarafı Web geliştirmede kullanılır. Ayrıca, staj başvurusunda bulunurken özgeçmişte programlama dillerinin yanı sıra kullanılan araçlar, teknolojiler ve yazılım geliştirme çerçevelerinin de belirtilmesi önerilir.
    5 kaynak

    Uygulamalı veri bilimi ne iş yapar?

    Uygulamalı veri biliminin temel görevi, büyük veri kümelerini analiz ederek değerli bilgiler ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarmaktır. Veri bilimcileri, bu süreçte aşağıdaki adımları izler: Verileri toplama ve temizleme. Veri analizi yapma. Makine öğrenmesi modelleri oluşturma ve eğitme. Bulguları görselleştirme. Elde edilen bilgileri iş dünyası veya bilimsel araştırmalar için değerli hale getirme. Veri bilimcileri, çalıştıkları sektöre göre farklı görevler üstlenebilir: E-ticaret veya finans sektöründe: Makine öğrenimi modelleri geliştirir ve tahmin modelleri oluştururlar. Pazarlama ajanslarında: Şirket stratejilerine yön verirler. Sağlık alanında: Yenilikçi çözümler üretirler. Veri bilimcileri, genellikle teknoloji şirketleri, pazarlama ajansları ve finans sektöründe kariyer yapar.
    5 kaynak

    Staj programları nelerdir?

    Bazı staj programları şunlardır: Ulusal Staj Programı. Türk Hava Yolları (THY) Staj Programı. Koç Holding Staj Programları. Mercedes Benz-Türk PEP. Trendyol Talent Programı. Turkcell GNÇYTNK Stajı. NextGEN Boyner Stajı. VesTalent MT Programı. ASELSAN Staj Programı. Staj programları hakkında en güncel bilgilere, şirketlerin kariyer sayfaları ve anbean KAMPÜS gibi platformlardan ulaşılabilir.
    5 kaynak

    Data Science ne iş yapar?

    Data Science (Veri Bilimi), verilerin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması süreçlerini kapsayan çok disiplinli bir alandır. Data Science'ın yaptığı işler şunlardır: Veri toplama: Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri çeşitli kaynaklardan toplamak. Veri temizleme: Toplanan verileri standartlaştırmak, hataları düzeltmek, eksik değerleri doldurmak ve tutarsızlıkları gidermek. Veri analizi: İstatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak verilerdeki desenleri, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak. Modelleme: Tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için veri modelleri oluşturmak. Görselleştirme: Verileri grafikler ve tablolar aracılığıyla görselleştirerek daha anlaşılır hale getirmek. İletişim: Analiz sonuçlarını raporlar ve diğer veri görselleştirmeleri şeklinde iş analistleri ve karar vericilere sunmak. Data Science, sağlık, finans, pazarlama ve çevre araştırmaları gibi birçok sektörde etkin karar verme süreçlerine katkıda bulunur.
    5 kaynak

    Data meslekleri nelerdir?

    Data (veri) ile ilgili bazı meslekler: Veri Mühendisi (Data Engineer). Veri Bilimcisi (Data Scientist). Veri Analisti (Data Analyst). Web Geliştiricisi. Dijital Tasarım ve Veri Görselleştirme Uzmanı. Sosyal Medya Uzmanı. 3D Üretim Mühendisi. Dijital Oyun Tasarımcısı.
    5 kaynak