随着科学和工艺大师被雇主取代，传统的学徒制度逐渐衰落，从20世纪开始，实习成为了获得行业经验的标准途径。实习是由公司正式委托的，并且通常会有文件或证书来证明实习生在公司的时间。实习对于获得实践经验至关重要，是适应喜欢的工作角色的最佳方法之一。
例如，如果完成了数据科学家或数据分析员的实习，那么将能够轻松地在任何相应的职业中发挥作用。实习还使得其他公司更有可能雇佣，前提是已经接受了工作角色的培训。
另一个必须考虑的因素是与数据科学等领域相关的工具和技术。有许多软件和方法论是特定于领域的，并不一定包含在学位课程中。因此，个人可以利用实习期间的时间来获得这些必要的技能。是的，有在线课程教授这些技能，但实习可以让公司相信不需要进一步的技术培训（除非公司使用不同的技术）。
有些项目，如“数据科学沉浸式训练营”，可以为提供真实的工作培训或实习机会，同时教所有必要的技能。
实习还帮助掌握各种软技能。实习是新手获得经验的最佳途径。即使是一个杰出的学生，也建议先做实习生，因为这是一些顶级跨国公司处理数据科学领域问题时有时的要求。
加入并完成数据科学的实习可以在很多方面帮助成为数据科学家、数据分析员或数据工程师。实习是成就和基础能力的证明。通过实习和所参与的项目，雇主可以了解能力以及如何适应数据科学流程或流水线。此外，没有实习，几乎不可能获得数据科学家的工作。
让看看实习对数据科学工作至关重要的一些主要原因。
实习的最好之处在于，实习生在加入时并不期望知道太多，并且能够在工作时学习。与学位课程和课程不同，实习角色要求实习生执行许多任务，帮助他们获得实践经验。这有助于一个人获得关于所有必要的工具、技术、技术和方法论的足够知识。
正规教育主要涵盖基础主题，而不是专门的工具和技能。因此，一个人在实习期间总是能学到新东西。正规教育的通用课程通常包含过时的技术，而实际运营的公司则适应现代实践以满足业务需求。
例如，可能在教育期间被教授了用于编程的Python和用于基础分析的Excel。然而，工作的公司要求使用Microsoft Power BI、Azure和各种Python库，如Matplotlib。如今，Power BI满足公司的多种运营和战略需求。通过从实习中学习其他技术，将对也使用相同系统或工具的雇主更具吸引力。
同样，可以学习与数据预处理、数据挖掘、数据仓库和云计算、人工智能和机器学习相关的工具的技能。
一个人可以通过实习获得关键经验。从实习期间的日常任务中，实习生可以学习重要的领域信息，这将帮助他们成为更好的员工。有了足够的实习经验，甚至可以成为领域专家。例如，可能会因为在实习期间承担这些工作职责而变得擅长噪声消除或可视化。
有了更多的经验和知识，也会感觉更自信，本质上通过高质量的工作反映技能。此外，将为工作的公司增加价值，为提供足够的工作满意度。许多公司都有专门的培训设施和内部资源，实习生可以利用这些资源来成长。
新手由于没有经验而难以获得好工作。许多公司认为培训新手需要额外的时间和金钱，因此，他们中的许多人更喜欢已经完成实习的新手。公司期望实习生已经具备领域知识和了解数据科学流程的运作方式。
这使得完成实习的人更具就业能力。让以一个例子为例，有两个候选人，一个完成了实习，另一个没有。在这种情况下，公司几乎肯定会选择完成实习的候选人。许多实习也在实习期满后转为全职工作。
通过加入实习，可以扩大网络，熟悉更多在该领域工作并希望参与未来的人。这可以帮助了解领域内其他专业人士的意见。还可以借助其他高级资源更好地了解行业的未来。在数据科学领域工作的其他专业人士可以帮助更好地指导自己进行技能提升和职业生涯。例如，领域专家可能会推荐一个工具，如SAS，让自己提升技能。