• Buradasın

    Turkish Technology Data Science stajı kaç ay?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Turkish Technology'de veri bilimi (data science) stajının süresi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, genel olarak veri bilimi stajları 2-4 ay arasında sürebilir 2.
    Bazı veri bilimi eğitim programları da staj imkanı sunmaktadır, örneğin:
    • İstanbul Data Science Academy: Eğitim başlangıcından itibaren 6 ay içinde staj imkanı sağlar 1.
    • TechPro Education: Veri bilimi kursunun ardından, isteyen öğrencilere ABD ve Avrupa'da 2-4 ay süreli staj imkanı sunar 2.

    Konuyla ilgili materyaller

    Data science stajı nasıl yapılır?

    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. 2. Ağ Oluşturma: LinkedIn gibi platformlar üzerinden profesyonellerle bağlantı kurmak, veri bilimi topluluklarına katılmak ve kariyer fuarlarına gitmek. 3. Başvuru Hazırlığı: Staj başvurusunun her pozisyonu için özelleştirilmiş özgeçmiş, ön yazı ve portföy hazırlamak. 4. Teknik Beceriler: Python, R, SQL gibi programlama dillerinde ve veri analizi, makine öğrenimi araçlarında yetkin olmak. 5. Erken Başvuru: Staj başvurularına en az 3-4 ay önceden başlamak, çünkü bazı şirketler erken başvuru tarihleri ve yuvarlanan kabuller uygulayabilir. Data science stajı için gerekli nitelikler ve prosedürler şirketlere göre değişiklik gösterebilir.

    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.