亲戚的孩子正在读数据科学专业，偏向商业和社会福利方向，找实习或正式工作的问题主要取决于几个因素：
1. 就业市场的需求
- 数据科学的需求：目前数据科学领域的就业前景较好，尤其是在商业分析、社会福利等领域。许多公司和机构（如政府、非营利组织、社企等）都需要数据科学家来帮助分析数据并推动决策，尤其是在涉及社会福利和商业决策的数据分析上。
- 行业需求差异：如果偏向商业（例如市场分析、产品数据分析等），可能有更多的大型公司（如科技公司、金融公司、咨询公司）招聘数据科学实习生和正式员工。而偏向社会福利（例如公共健康、社会服务机构等），虽然需求存在，但可能相对较少，需要关注特定领域的职位。
2. 寻找工作的途径
- 学校资源：许多大学提供就业服务和实习机会，尤其是针对数据科学专业的学生。可以积极参与学校组织的招聘会、讲座、招聘平台等活动。
- 线上招聘平台：利用LinkedIn、Indeed、Glassdoor等平台寻找工作机会。可以根据兴趣领域（商业分析、社会福利等）筛选相关职位。
- 社交网络和专业社区：加入与数据科学、商业分析、社会福利等相关的专业社区（如Data Science Society, Kaggle, GitHub等），通过参与项目、竞赛或网络活动，结识同行并寻找工作机会。
- 公司官网和招聘平台：许多大公司或组织会直接在官网发布招聘信息，特别是在技术岗位或社会福利相关的机构。
- 志愿者工作和兼职：对于想进入社会福利领域的学生，可以通过参加志愿者项目或兼职工作积累相关经验，并通过这些经验扩大人脉网络。
3. 如何提高找工作的成功率
- 实践经验：数据科学领域通常重视实践经验和技能，而不仅仅是理论学习。可以通过参加相关项目、实习、做数据分析竞赛（如Kaggle竞赛）等，增强自己的技术能力和简历亮点。
- 技能提升：掌握一些常用的数据科学工具和编程语言（如Python、R、SQL等），以及商业分析工具（如Excel、Power BI、Tableau等）对求职有很大帮助。
- 项目经验：可以自己动手做一些与社会福利或商业相关的分析项目，建立自己的作品集，并在简历上突出显示这些项目，展现解决实际问题的能力。
4. 具体找工作的步骤
- 制定清晰的职业目标：明确是偏向商业分析，还是偏向社会福利领域，或者两者都考虑，这有助于精准地选择招聘信息。
- 优化简历和LinkedIn：简历要突出数据分析、编程技能、任何相关项目或实习经历。同时更新LinkedIn资料，增强专业形象。
- 积极申请并准备面试：通过学校的就业中心、招聘网站等渠道申请工作。面试前要做好相关领域知识的准备，尤其是如何应用数据科学解决实际问题。
- 建立人脉：参与行业活动、数据科学论坛、线上讨论组等，结识更多从事该领域工作的专业人士，通过人脉获得更多的工作机会。
总结
数据科学，尤其是商业和社会福利方向的工作前景是相对较好的，但关键在于如何积累相关的实践经验，增强自己的技能和建立人脉。可以通过学校的招聘平台、在线求职网站、社交网络以及实际项目经验等多种途径寻找工作机会。
