データサイエンスの履歴書：完全ガイド[2022]

Glassdoorによると、「データサイエンティスト」は、2019年の最高の仕事のリストのトップにあります。それは高額であり、非常にやりがいのあるやりがいのあるキャリアパスも提供します。 そのため、データサイエンスのポジションの数が増え、応募者の数も増えています。

競争を無視したとしても、会社の一員となるスキルを持っていることを証明する必要があります。 それで、あなたの夢のデータサイエンスの位置を袋詰めするための最初のステップは何ですか？ 恒星でよく練られた履歴書。

あなたが採用マネージャーに会う前でさえ、彼らはあなたの履歴書を通してあなたについての意見を形成しているでしょう。 ですから、注意を引き、面接を依頼するように彼らを導くほうがよいでしょう。 これを行う方法を学びましょう。

基礎

ほとんどの候補者は、1つの履歴書を作成し、それをすべての潜在的な雇用主に送り出すという大きな間違いを犯します（そして、しばしば誤ってすべての履歴書をccします）。 これは非常に実りのない習慣です。 それはあなたが望む結果を得ることができません。 したがって、ある会社がPythonを主なスキルとするデータサイエンティストの広告を出し、あなたがRの王である方法を説明する履歴書を送った場合は、申し訳ありません。 それは機能しません。

それぞれの履歴書は、応募するポジションと欠員に合わせて調整する必要があります。 同じ履歴書をいくつかの異なる雇用主に送ることができますが、それでも微調整を行う必要があります。 また、データサイエンスを再開するときは、次の点に注意してください。

• 履歴書は1ページ長くしてください。 この分野で15以上の関連経験があるまでは、1ページを超えないでください。
• 空白を惜しみなく使用してください。
• 必要に応じて、見出しと小見出しを使用します。 履歴書が読みやすくなります。 ハイライトもそうです。
• 読みやすいフォントを使用します。 派手にしようとするほとんどの候補者は、筆記体フォント（Lobsterなど）を使用します。 または、他の極端な方法で、カジュアルなもの（Caveatなど）を使用します。 これらの極端なことは避けてください。 機能的でプロフェッショナルなものにしてください。 Arial、Times New Roman、ProximaNovaなどのフォントを使用します。
• 色をやり過ぎないでください。
• 校正と文法-履歴書を常に確認してください。 Grammarlyを実行するか、友達に見てもらいます。 スペルミスが1つでも、印象を損なう可能性があります。

データサイエンスの履歴書に含めるセクション

含まれる基本的なセクションは次のとおりです。 必要に応じて追加および省略できますが、これらは採用担当マネージャーが知っておく必要のある基本的な詳細をカプセル化したものです。 注文はあなたが望むようにすることもできます。

• 履歴書の目的/要約
• 実務経験
• キー/コアスキル
• 教育と認定（もしあれば）
• プロジェクトや出版物
• あなたについての基本的な情報
• 趣味のセクション（または「最も誇りに思う」のようなあなたの性格を示すセクション）

各セクションに含めるもの

履歴書の目的/要約

これは、採用担当者の目が合う最初のセクションです。 それはあなたがドアに足を踏み入れ、あなたがあなたの業績について説明するあなたの履歴書の残りを読むようにリクルーターに強いるのを助けるので、それは非常に重要なセクションです。

それで、あなたはどちらを書きますか？ 目的または要約？

あなたがこの分野の最近の卒業生または新入生である場合、あなたは履歴書の目標を書きます。 この分野で関連する経験と結果がある場合は、要約を作成します。

履歴書の目標を書く方法は次のとおりです

XYZ大学を最近卒業し、コンピュータサイエンスの学士号を取得しています。 2018年にグローバルデータサイエンスチャレンジを勝ち取ったプロジェクトの構築に分析的および戦略的スキルを適用しました。現在、現実の問題を解決するために私のスキルを適用することを熱望しています。

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これ以上読みたくないときはここにあります

XYZ大学を最近卒業し、コンピューティングとITの学士号を取得しています。 データサイエンス技術を学び、それらに熟練することを目指しています。

おっと。 あれはゴミ箱に捨てられます。 あなたのスキル、あなたがそれらを持っているならどんな成果、そしてあなたがその逆の代わりに雇用者のために何ができるかについて言及してください。 次に、履歴書の概要を書く方法は次のとおりです。

5年以上の経験を持つ野心的なデータサイエンスエンジニア。 Tableauを使用して、大量のデータを簡単に理解できる視覚化に抽出する明快さを生成するデータモデルを作成することに特化しています。 毎年恒例のTableauチャレンジの勝者。

これを書かない方法は次のとおりです

豊富な経験を持つデータサイエンスエンジニアは、統計分析、データクリーニング、データ視覚化を行うことができ、チームをリードすることもできます。

結論：漠然とした主張は避けてください。 あなたの専門知識をより具体的にするために、難しい事実と数字を含めてください。

実務経験

作業経験を時系列の逆順に記載してください。 これにより、キャリアが始まってから責任と結果が拡大するため、最も印象的なポイントから始めることができます。 次に、含めるのに最適なプロジェクトを選択します。 あなたが太陽の下で取り組んだすべてのプロジェクトに言及する必要はありません。

最後に、そして最も重要なこととして、インパクトを目指します。 すべてのデータサイエンスの履歴書には、統計分析、データの視覚化、およびデータマイニングが記載されています。 しかし、あなたが生み出したであろう影響はあなたに固有のものでしょう。 ですから、あなたの努力とスキルが会社の成長にどのように役立ったかについての確かな事実と数字を含めてください。

可能な形式は次のとおりです

役職と会社名

____-____から働いた

位置

主な成果

<ここでは、あなたの責任とあなたが獲得したかもしれない重要な賞を通してあなたが生み出した影響について話します>

わかりやすくするための例を次に示します。

ゴールドマンサックスのデータサイエンティスト

2015年1月-2019年10月

バンガロール、インド

主な成果

• ローンの収益性を予測するためのモデルを作成して実装しました。 承認されたローンの質の20％の改善率を達成しました。
• 統計レポートの品質を向上させるために、20人のデータ視覚化チームを率いました。
• グローバルGSデータサイエンスコンペティションで3四半期連続で優勝しました。

繰り返しますが、曖昧さは避けてください。 事実と数字であなたの主張を裏付けてください。

キー/コアスキル：履歴書の構造で許可されている場合は、スキルをハードスキルとソフトスキルに分けます。

データサイエンスのハードスキルには、 Python、R、SQL、API、データクリーニング、データ操作、コマンドラインなどがあります。

ソフトスキルには、リーダーシップ、分析的思考、戦略的思考、創造性、チームワークなどが含まれます。

また読む：データサイエンスとAIのためのPython学習の利点。

教育と認定

ほとんどの人は、実務経験セクションの前にこのセクションを含めます。 ただし、特に2年以上業界に携わっている場合は、後者の方が採用プロセスとの関連性が高くなります。 したがって、それに応じて配置します。

大学を卒業した場合は、学校教育を含める必要はありません。 また、あなたが最初にあなたの最新の学位に言及するという逆の年代順に従ってください。 プログラム中に獲得した興味深いプロジェクトや賞、または参加していた数学/コンピューティングクラブ/社会について言及してください。

認定資格がある場合は、それらも含めてください。 たとえば、データサイエンス関連の仕事に応募する場合、評判の高い機関からのデータサイエンスの認定は、面接の電話を受けるのに役立ちます。

基本情報

これには、あなたの名前、都市、州（および海外での仕事に応募する場合は国）が含まれます。 また、アクティブな電子メールアドレス、電話、LinkedInプロファイルへのリンク、およびブログリンク（ある場合）を含めます。 あなたはデータサイエンスのポジションに応募しているので、採用担当者はあなたが取り組んだ、または現在取り組んでいるプロジェクトを確認したいと思うでしょう。 したがって、GitHubリンクも含めます。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

まとめ

これらは、データサイエンスを再開するためのガイドになります。 これは、採用プロセスの他の側面と同じくらい重要です。 したがって、上記のヒントとガイドラインに従って、最善を尽くしてください。 採用の反対側でお会いしましょう！