oasisinfobyte.com

Вот что я знал, прежде чем устроиться на работу стажером в Oasis Infobyte (oasisinfobyte.com): как стажер по науке о данных, вы обычно работаете в отделе науки о данных или аналитике компании, поддерживая различные проекты и инициативы.

Теперь вот что я узнал за весь процесс и как выглядел мой опыт стажировки:

  1. Адаптация и ориентация. В начале стажировки я прошел очень плавный процесс адаптации, во время которого меня познакомили с политиками, инструментами и инфраструктурой данных компании. У меня не было больших ознакомительных сессий, чтобы понять цели организации, культуру и конкретную команду, к которой я присоединюсь, но все задачи и сроки были доставлены мне очень эффективно и организованно.

2. Задачи/проектные задания. Как стажеру по науке о данных мне поручили работать над конкретными проектами или задачами. Эти проекты могут варьироваться в зависимости от потребностей компании, но обычно они включают анализ данных, разработку моделей и предоставление информации для принятия решений.

3. Сбор данных и предварительная обработка. Компания взяла на себя ответственность за сбор данных из различных источников, таких как базы данных, API или внешние наборы данных. Мне нужно было очистить и предварительно обработать данные, чтобы убедиться, что они точны и пригодны для анализа. Это включало такие задачи, как обработка пропущенных значений, стандартизация форматов данных и выполнение разработки функций.

4. Исследовательский анализ данных (EDA). Как мы все знаем, EDA является важным шагом в проектах по науке о данных. Вы проанализируете собранные данные, чтобы получить представление, выявить закономерности и понять взаимосвязь между переменными. EDA часто включает использование статистических методов, визуализаций и библиотек для обработки данных, таких как Pandas и NumPy.

5. Разработка и оценка модели: В зависимости от задачи я строю прогнозные или машинные модели обучения. Это включало выбор подходящих алгоритмов, выбор функций, обучение модели и настройку гиперпараметров. Я также оценил производительность модели, используя такие показатели, как точность, достоверность, полнота и другие, в зависимости от поставленной задачи.

6. Документация и отчетность. Как стажер, я должен был документировать свою работу, включая использованные методологии, код, который я реализовал, и полученные знания. Меня также попросили создать видео-презентации, обобщающие мои выводы и рекомендации для компании.

8. Обучение и развитие навыков. Стажировки предоставляют отличные возможности для обучения и развития навыков. Я воспользовался полученным опытом, чтобы улучшить свои навыки программирования, изучить новые методы или инструменты обработки данных и получить практические навыки работы с реальными проблемами данных.

Конкретные детали моего опыта стажировки зависят от OIBSIP (www.oasisinfobyte.com), характер проектов предоставил ценную возможность применить мои знания в реальных условиях и получить практический опыт в области науки о данных.