Curriculum sulla scienza dei dati: guida completa [2022]

Secondo Glassdoor, " Data Scientist " è in cima alla lista dei migliori lavori nel 2019. Retribuisce bene e offre anche un percorso di carriera molto stimolante e gratificante. Di conseguenza, il numero di posizioni nell'ambito della scienza dei dati è aumentato e così anche il numero di candidati.

Anche se ignori la concorrenza, devi comunque dimostrare di avere le capacità per far parte dell'azienda. Quindi, qual è il primo passo per conquistare la posizione di scienza dei dati dei tuoi sogni? Un curriculum stellare e ben fatto.

Anche prima di incontrare il responsabile delle assunzioni, si sarà formato un'opinione su di te attraverso il tuo curriculum. Quindi, è meglio attirare l'attenzione e portarli a chiamarti per un colloquio. Impariamo come farlo.

Le basi

La maggior parte dei candidati commette il grave errore di preparare un curriculum e inviarlo a tutti i potenziali datori di lavoro (e spesso erroneamente copiandoli tutti). Questa è una pratica molto infruttuosa; non ti darà i risultati che desideri. Quindi, se un'azienda pubblica un annuncio per un data scientist la cui abilità principale è Python e gli invii un curriculum spiegando come sei il re di R, allora scusa; non funzionerà.

Ciascuno dei tuoi curriculum dovrebbe essere adattato alla posizione e al posto vacante per cui ti stai candidando. Lo stesso curriculum può essere inviato a diversi datori di lavoro, ma anche in questo caso dovranno essere apportate piccole modifiche. Inoltre, tieni presente i seguenti suggerimenti quando inizi a riprendere la tua scienza dei dati:

• Mantieni il curriculum lungo una pagina. Fino a quando ea meno che tu non abbia 15+ esperienza nel campo, non andare oltre una pagina.
• Usa lo spazio bianco generosamente.
• Utilizzare titoli e sottotitoli ove appropriato. Rende il curriculum più leggibile. Così fa l'evidenziazione.
• Usa caratteri leggibili. La maggior parte dei candidati, nel tentativo di essere fantasiosi, usa caratteri corsivi (come Lobster). Oppure lo portano all'altro estremo e usano quelli casuali (come Caveat). Evita questi estremi. Mantienilo funzionale e professionale. Usa caratteri come Arial, Times New Roman e Proxima Nova.
• Non esagerare con i colori.
• Correggi e controlla la grammatica sempre il tuo curriculum. Eseguilo attraverso Grammarly o chiedi a un amico di guardarlo. Anche un errore di ortografia può rovinare la tua impressione.

Sezioni da includere nel curriculum di data science

Ecco le sezioni di base da includere. Puoi aggiungere e omettere come desideri, ma questi incapsulano i dettagli di base che un responsabile delle assunzioni dovrebbe conoscere. L'ordine può anche essere come desideri.

• Riprendi obiettivo/riassunto
• Esperienza lavorativa
• Competenze chiave/di base
• Istruzione e certificazioni (se presenti)
• Eventuali progetti o pubblicazioni
• Informazioni di base su di te
• Sezione hobby (o quella che mostra la tua personalità come "più orgoglioso di")

Cosa includere in ogni sezione

Riprendi obiettivo/riassunto

Questa è la prima sezione su cui cadranno gli occhi del reclutatore. È una sezione molto cruciale poiché ti aiuterà a mettere piede nella porta e costringere il reclutatore a leggere il resto del tuo curriculum in cui esponi i tuoi risultati.

Allora, quale scrivi? Obiettivo o sintesi?

Se sei un neolaureato o un neolaureato in questo campo, allora scrivi un obiettivo di curriculum. Se hai esperienza e risultati rilevanti nel campo, scrivi un riassunto.

Ecco come scrivere un obiettivo curriculum

Neolaureato presso l'Università XYZ con una laurea in Informatica. Ho applicato le mie capacità analitiche e strategiche nella costruzione di progetti che mi hanno vinto la Global Data Science Challenge nel 2018. Desideroso di applicare le mie capacità per risolvere i problemi del mondo reale ora.

Interessante. Vorresti leggere oltre, no?

Ecco quando non vorresti leggere oltre

Neolaureato presso l'Università XYZ con una laurea in Informatica e IT. Cercando di apprendere le tecnologie della scienza dei dati e diventare esperti in esse.

Ops. Quello viene gettato nel cestino. Menziona le tue capacità, eventuali risultati se li hai e cosa puoi fare per il datore di lavoro invece del contrario. Quindi, ecco come scrivere un riepilogo del curriculum:

Ingegnere di data science ambizioso con oltre 5 anni di esperienza. Specializzato nell'utilizzo di Tableau per creare modelli di dati che generano chiarezza che distillano grandi quantità di dati in visualizzazioni facilmente comprensibili. Vincitore dell'annuale Tableau Challenge.

Ecco come non scriverlo

L'ingegnere della scienza dei dati con una vasta esperienza può eseguire analisi statistiche, pulizia dei dati, visualizzazione dei dati e anche guidare team.

Conclusione: evitare vaghe affermazioni. Includi fatti concreti e numeri per rendere la tua esperienza più tangibile.

Esperienza lavorativa

Menziona la tua esperienza di lavoro in ordine cronologico inverso. Ciò ti consentirà di iniziare con i punti più impressionanti poiché le tue responsabilità e i tuoi risultati sarebbero aumentati dall'inizio della tua carriera. Quindi, scegli i tuoi migliori progetti da includere. Non c'è bisogno di menzionare ogni progetto su cui hai lavorato sotto il sole.

Infine e soprattutto, puntare all'impatto . Ogni curriculum sulla scienza dei dati menzionerà l'analisi statistica, la visualizzazione dei dati e il data mining. Ma l'impatto che avresti creato sarebbe unico per te. Quindi includi fatti concreti e numeri su come i tuoi sforzi e le tue capacità hanno aiutato l'azienda a crescere.

Ecco un possibile formato

Posizione e nome dell'azienda

Ha lavorato da ______-____

Posizione

Successi principali

<Qui parli dell'impatto che hai creato attraverso le tue responsabilità e di eventuali premi significativi che potresti aver vinto>

Ecco un esempio per chiarire:

Data scientist presso Goldman Sachs

gennaio 2015- ottobre 2019

Bangalore, India

Successi principali

• Modelli creati e implementati per la previsione della redditività del prestito. Raggiunto un tasso di miglioramento del 20% nella qualità dei prestiti approvati.
• Ha guidato un team di visualizzazione dei dati di 20 persone per migliorare la qualità dei rapporti statistici.
• Ha vinto il Global GS Data Science Competition per 3 trimestri consecutivi.

Ancora una volta, evita la vaghezza. Supporta le tue affermazioni con fatti e cifre.

Competenze chiave/di base: se la struttura del tuo curriculum lo consente, dividi le tue competenze in hard skills e soft skill.

Competenze complesse nella scienza dei dati includono: Python, R, SQL, API, pulizia dei dati, manipolazione dei dati, riga di comando, ecc.

Le competenze trasversali includono: leadership, pensiero analitico, pensiero strategico, creatività, lavoro di squadra, ecc.

Leggi anche: Vantaggi dell'apprendimento di Python per la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale.

Formazione e certificazioni

La maggior parte delle persone include questa sezione prima della sezione sull'esperienza lavorativa. Ma quest'ultimo è più rilevante per il processo di assunzione, soprattutto se sei nel settore da almeno 2 anni. Quindi, posizionalo di conseguenza.

Se hai superato l'università, non è necessario includere la tua istruzione. Inoltre, segui un ordine cronologico inverso in cui menzioni prima il tuo grado più recente. Menziona eventuali progetti o premi interessanti che hai vinto durante il tuo programma o qualsiasi club/società di matematica/informatica di cui hai fatto parte.

Se hai delle certificazioni, includi anche quelle. Ad esempio, quando stai facendo domanda per un lavoro relativo alla scienza dei dati, una certificazione di scienza dei dati da un istituto rinomato ti aiuterà a ottenere la chiamata al colloquio.

Informazioni di base

Questo include il tuo nome, città, stato (e paese se stai facendo domanda per un lavoro all'estero). Inoltre, includi il tuo indirizzo e-mail attivo, il telefono, il link al tuo profilo LinkedIn e il link al blog se ne hai uno. Dal momento che ti stai candidando per una posizione nell'ambito della scienza dei dati, i reclutatori vorranno vedere a quali progetti hai lavorato o su cui stai attualmente lavorando. Quindi, includi anche un collegamento GitHub.

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Avvolgendo

Questi ti aiuteranno a guidare nel far riprendere la tua scienza dei dati. È importante quanto qualsiasi altro aspetto del processo di assunzione. Quindi, assicurati di dare il massimo seguendo i suggerimenti e le linee guida di cui sopra. Ci vediamo dall'altra parte dell'essere assunti!