Резюме по науке о данных: полное руководство [2022]

Согласно Glassdoor, Data Scientist находится в верхней части списка лучших вакансий в 2019 году. Она хорошо оплачивается, а также предлагает очень сложную и полезную карьеру. Таким образом, количество вакансий по науке о данных увеличилось, как и количество соискателей.

Даже если вы игнорируете конкуренцию, вам все равно нужно доказать, что у вас есть навыки, чтобы стать частью компании. Итак, каков первый шаг к тому, чтобы занять место в науке о данных, о котором вы мечтаете? Звездное и хорошо составленное резюме.

Еще до того, как вы встретитесь с менеджером по найму, у него уже сложится мнение о вас благодаря вашему резюме. Так что лучше привлечь внимание и заставить их позвонить вам на собеседование. Давайте научимся это делать.

Основы

Большинство кандидатов совершают большую ошибку, составляя одно резюме и отправляя его всем потенциальным работодателям (часто ошибочно отправляя им всем копии). Это очень бесплодная практика; это не даст вам желаемых результатов. Итак, если компания размещает объявление о поиске специалиста по данным, чей основной навык — Python, и вы отправляете им резюме, объясняющее, как вы являетесь королем R, извините; это не сработает.

Каждое из ваших резюме должно быть адаптировано к должности и вакансии, на которую вы претендуете. Одно и то же резюме можно разослать нескольким разным работодателям, но даже в этом случае придется внести небольшие коррективы. Кроме того, имейте в виду следующие советы, когда вы начинаете составлять свое резюме по науке о данных:

• Держите резюме длиной в одну страницу. До тех пор, пока у вас не будет 15+ соответствующего опыта в этой области, не переходите на одну страницу.
• Щедро используйте пробелы.
• Используйте заголовки и подзаголовки, где это уместно. Это делает резюме более читабельным. Подсветка тоже.
• Используйте разборчивые шрифты. Большинство кандидатов, пытаясь выглядеть модно, используют курсивные шрифты (например, Lobster). Или они впадают в другую крайность и используют случайные (например, Предостережение). Избегайте этих крайностей. Держите его функциональным и профессиональным. Используйте такие шрифты, как Arial, Times New Roman и Proxima Nova.
• Не переусердствуйте с цветами.
• Всегда корректируйте и проверяйте грамматику своего резюме. Запустите его через Grammarly или попросите друга посмотреть на него. Даже одна орфографическая ошибка может испортить впечатление.

Разделы, которые следует включить в ваше резюме по науке о данных

Вот основные разделы, которые должны быть включены. Вы можете добавлять и опускать по своему желанию, но они заключают в себе основные детали, которые необходимо знать менеджеру по найму. Порядок также может быть любым по вашему желанию.

• Резюме цель/резюме
• Рабочий стаж
• Ключевые / основные навыки
• Образование и сертификаты (если есть)
• Любые проекты или публикации
• Основная информация о вас
• Раздел «Хобби» (или тот, который показывает вашу индивидуальность, например «чем больше всего горжусь»)

Что включить в каждый раздел

Резюме цель/резюме

Это первый раздел, на который падает взгляд рекрутера. Это очень важный раздел, поскольку он поможет вам войти в дверь и заставит рекрутера прочитать остальную часть вашего резюме, где вы описываете свои достижения.

Итак, какой из них вы пишете? Цель или обобщение?

Если вы недавний выпускник или новичок в этой области, то вы пишете цель резюме. Если у вас есть соответствующий опыт и результаты в этой области, то вы пишете резюме.

Вот как написать цель резюме

Недавний выпускник Университета XYZ со степенью бакалавра компьютерных наук. Применил свои аналитические и стратегические навыки в создании проектов, которые выиграли меня в конкурсе Global Data Science Challenge в 2018 году. Стремлюсь применить свои навыки для решения реальных проблем прямо сейчас.

Интересно. Вы бы хотели читать дальше, не так ли?

Вот когда вы не хотели бы читать дальше

Недавний выпускник Университета XYZ со степенью бакалавра в области вычислительной техники и информационных технологий. Хотите изучить технологии науки о данных и стать опытным в них.

Упс. Тот выбрасывается в мусорное ведро. Упомяните о своих навыках, любых достижениях, если они у вас есть, и о том, что вы можете сделать для работодателя, а не наоборот. Далее, вот как написать резюме резюме:

Амбициозный инженер по обработке данных с опытом работы более 5 лет. Специализируется на использовании Tableau для создания четких моделей данных, которые преобразуют большие объемы данных в легко понятные визуализации. Победитель ежегодного конкурса Tableau Challenge.

Вот как это не писать

Инженер по науке о данных с большим опытом может выполнять статистический анализ, очистку данных, визуализацию данных, а также руководить командами.

Вывод: избегайте расплывчатых утверждений. Включите неопровержимые факты и цифры, чтобы сделать ваш опыт более ощутимым.

Рабочий стаж

Укажите свой опыт работы в обратном хронологическом порядке. Это позволит вам начать с самых впечатляющих очков, поскольку ваши обязанности и результаты будут расти с самого начала вашей карьеры. Затем выберите лучшие проекты для включения. Нет необходимости упоминать каждый проект, над которым вы работали под солнцем.

И, наконец, самое главное, стремитесь к эффекту . В каждом резюме по науке о данных будет упоминаться статистический анализ, визуализация данных и интеллектуальный анализ данных. Но влияние, которое вы бы произвели, было бы уникальным для вас. Так что включите неопровержимые факты и цифры о том, как ваши усилия и навыки помогли компании расти.

Вот возможный формат

Должность и название компании

Работал с ____-____

Место нахождения

Ключевые достижения

<Здесь вы говорите о влиянии, которое вы оказали благодаря своим обязанностям, и любых значительных наградах, которые вы, возможно, получили>

Вот пример, чтобы было понятнее:

Специалист по обработке данных в Goldman Sachs

январь 2015 г. - октябрь 2019 г.

Бангалор, Индия

Ключевые достижения

• Созданы и внедрены модели прогнозирования доходности кредита. Достигнут 20-процентный показатель улучшения качества одобренных кредитов.
• Руководил командой визуализации данных из 20 человек для улучшения качества статистической отчетности.
• Выиграл конкурс Global GS Data Science Competition 3 квартала подряд.

Опять же, избегайте неопределенности. Подтвердите свои утверждения фактами и цифрами.

Ключевые/основные навыки: если структура вашего резюме позволяет это, разделите свои навыки на профессиональные и социальные навыки.

Твердые навыки в области науки о данных включают: Python, R, SQL, API, очистку данных, манипулирование данными, командную строку и т. д.

Мягкие навыки включают в себя: лидерство, аналитическое мышление, стратегическое мышление, креативность, командную работу и т. д.

Читайте также: Преимущества изучения Python для науки о данных и искусственного интеллекта.

Образование и сертификаты

Большинство людей включают этот раздел перед разделом опыта работы. Но последнее более актуально для процесса найма, особенно если вы работаете в отрасли не менее 2 лет. Итак, размещайте его соответственно.

Если вы закончили университет, то нет необходимости указывать ваше школьное образование. Кроме того, следуйте обратному хронологическому порядку, в котором вы сначала упоминаете свою самую последнюю степень. Упомяните любые интересные проекты или награды, которые вы получили во время своей программы, или какие-либо математические/компьютерные клубы/общества, в которых вы состояли.

Если у вас есть какие-либо сертификаты, укажите и их. Например, когда вы подаете заявку на работу, связанную с наукой о данных, сертификация по науке о данных от известного учреждения поможет вам пройти собеседование.

Основная информация

Это включает ваше имя, город, штат (и страну, если вы подаете заявление на работу за границей). Кроме того, укажите свой действующий адрес электронной почты, телефон, ссылку на свой профиль LinkedIn и ссылку на блог, если он у вас есть. Поскольку вы претендуете на должность специалиста по анализу данных, рекрутеры захотят узнать, над какими проектами вы работали или над которыми работаете в настоящее время. Поэтому включите ссылку на GitHub.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Подведение итогов

Они помогут вам составить резюме по науке о данных. Это так же важно, как и любой другой аспект процесса найма. Итак, не забудьте сделать все возможное, следуя приведенным выше советам и рекомендациям. Увидимся по другую сторону найма!