如何在墨尔本寻找数据科学 的实习机会
近两年来，数据科学成为了热门行业， 维州各大学纷纷开设数据科学硕士项目，并疯狂扩张。据我所知，Monash大学二月新收了200余名数据科学硕士新生，加上去年7月的约150名新生，一年时间内会产出逾400名毕业生。虽然行业中对数据科学的需求也在大量增长，但我很难想象会有如此巨大的需求。到了毕业季，恐怕岗位的竞争会相当激烈。此时，如果在学习期间有过实习经历，对就业会有以下帮助：
1. 实习能够提供学校难以模拟的经验。在一个成熟的软件工程或数据科学团队里，一个缺乏经验的菜鸟可以迅速学习code review, version control, Agile development 等现代软件开发必备的技能，这些在我的学习中几乎完全没有接触过。同时， 和团队成员不断地沟通也能大幅提高语言（对外国学生）和交流能力。
2. 实习可以提供积累人脉关系的机会。如果实习的公司有导师机制，或者有愿意激励和指导新人的前辈，他们会成为你融入职业圈的重要助力。有时他们会帮助推荐岗位，或者把你介绍给挖角的recruiter，这些对职业发展都十分有帮助。
3. 很多招募实习生的公司十分愿意在学生毕业后直接招聘前实习生。实习对很多公司是一个投资的过程：实习生的产出很多时候不但值不上薪水，甚至可能是负数(因为需要占用资深人员的时间来指导实习生）。作为投资的回报，实习生在实习结束过程后对公司的业务和技术有了相当的了解，而公司对实习生的能力和性格也有了一定把握。招聘是一个十分耗时而昂贵的过程，想要从几次面试了解一个毕业生的技术水平和文化契合程度是一个困难而不稳定过程，而招聘实习生能把这个过程的成本降到最低。所以，实习能增大在实习公司就业的概率。
本文作者在Master of Data Science就读的第一年里，完成了三次实习（Data analyst --》 Data Science --》 Data Engineer 各一），目前在就读的同时仍在第三家实习的公司Culture Amp (我们在招聘哦) 工作。 在寻找实习的期间， 我犯过错误，错过机会，被拒绝了很多次，也遇上了难以想象的好运和好心人的帮助。作为外国学生，在澳洲寻找实习会比本地人有更多的困难： 很多公司注明只招澳洲人或PR; 语言不够精通；不熟悉澳洲的求职环境和方法； 除了Seek 和Indeed不知还有什么地方可以搜索。在这里我想分享一些信息和经验，希望能够帮助大家。以下的内容属于我个人经验以及和其他找到实习同学交流的结果，不求完备，尽量做到正确。
实习目的地和申请时间线
很多同学陷入的误区是： 在求职网站上寻找实习。事实上，大部分的实习（以及工作机会）都不会出现在求职网站上，所以了解其他的机会来源就尤为重要：
- 四大会计事务所： 四大会计师事务所指的是PWC，德勤， 安永， KPMG。 四大在澳洲有和国内类似的假期项目，不限专业， 招收国际学生，但对雅思分数有要求。四大目前都在积极扩张数据相关的业务，所以可能能够分配到相关的项目。澳洲的四大假期项目招聘时间都很早， 德勤的招聘已经开始了，其他三家的项目招聘也会在3月初开始，所以要提前准备。同时，如果雅思分数没有达到4个七，最好能尽快准备重新考试一次！这是我犯过的错误。
- Monash 的MITI项目。这个项目是Monash和很多公司合作的项目，会安排学生在暑期到公司实习3个月，一般会在9月开放。项目内容多而杂乱，需要寻找适合自己的项目申请。
- Tin Alley Beta: Tin Alley Beta 是墨大和科技企业联合开展的项目，但对所有大学的学生开放，我就是在这里找到了目前实习的机会。Tin Alley Beta 在Monash几乎没有宣传，时间也并不固定，需要持续关注。
- Melbourne Data Science Meetup: Meetup是澳洲同业从事人员十分流行的聚会网站，而 Melbourne Data Science Meetup是墨尔本最大的数据科学聚会。每年5到6月，这里会举办一次大型数据竞赛，表现突出的学生可以得到实习和就业机会。 同时，这里不定期会有公司发布实习信息，比如刚刚过去的二月中旬，就有十多家公司在一次meetup中发布了实习招聘广告，在链接里仍然能够找到招聘广告的图片。多参与这样的聚会，和从业人员交流，有时能够获得邀请面试的机会（这是我得到第一份实习的途径），而这些机会是不会对外招聘的，甚至是只为你而存在的。类似的meetup 还有 AI and Machine Learning Meetup等。
- 参与Monash Data Science Society 组织的Kaggle (第一学期） 和 Datathon(第二学期）活动。 作为活动的组织者和参与者，我知道我们的每一次活动都受到了企业的关注和赞助。作为去年Datathon最佳模型的胜者，我收到了NAB的邀请参加了NAB内部的数据分析会议和展示，也和Servian的招聘人员保持着联系。 这类活动是锻炼和展示能力的极佳途径！
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