數據科學簡歷：完整指南 [2022]

根據 Glassdoor 的說法，“數據科學家”在 2019 年最好的工作中名列前茅。它的薪酬很高，而且還提供了一條極具挑戰性和回報豐厚的職業道路。 因此，數據科學職位的數量增加了，申請者的數量也增加了。

即使你忽略了競爭，你仍然需要證明你有能力成為公司的一員。 那麼，實現您夢想中的數據科學職位的第一步是什麼？ 一份出色且精心製作的簡歷。

甚至在你見到招聘經理之前，他們就會通過你的簡歷對你形成看法。 所以，最好是吸引註意力並引導他們打電話給你面試。 讓我們學習如何做到這一點。

基礎

大多數候選人都犯了一個大錯誤，即準備一份簡歷並將其發送給所有潛在的雇主（並且經常錯誤地將他們全部抄送）。 這是一種非常徒勞的做法； 它不會得到你想要的結果。 所以，如果一家公司為一位主要技能是 Python 的數據科學家投放廣告，而你向他們發送一份簡歷，說明你是如何成為 R 之王的，那麼對不起； 它行不通。

您的每份簡歷都應根據您申請的職位和空缺職位量身定制。 相同的簡歷可以發送給幾個不同的雇主，但即便如此，也必須進行細微的調整。 此外，在您開始恢復數據科學時，請記住以下幾點：

• 保留一頁長的簡歷。 除非您在該領域擁有 15 年以上的相關經驗，否則不要超過一頁。
• 慷慨地使用空格。
• 在適當的地方使用標題和副標題。 它使簡歷更具可讀性。 突出顯示也是如此。
• 使用清晰的字體。 大多數候選人為了花哨，使用草書字體（如龍蝦）。 或者他們把它帶到另一個極端並使用隨意的（如警告）。 避免這些極端情況。 保持功能性和專業性。 使用 Arial、Times New Roman 和 Proxima Nova 等字體。
• 不要過度使用顏色。
• 校對和語法 - 始終檢查您的簡歷。 通過 Grammarly 運行它或讓朋友看看它。 即使是一個拼寫錯誤也會破壞你的印象。

要包含在數據科學簡歷中的部分

以下是要包括的基本部分。 您可以根據需要添加和省略，但這些封裝了招聘經理需要知道的基本細節。 順序也可以如你所願。

• 簡歷目標/總結
• 工作經驗
• 關鍵/核心技能
• 教育和證書（如果有）
• 任何項目或出版物
• 關於你的基本信息
• 愛好部分（或顯示您“最自豪”之類的個性的部分）

每個部分要包含的內容

簡歷目標/總結

這是招聘人員首先關注的部分。 這是一個非常關鍵的部分，因為它將幫助您踏入大門並迫使招聘人員閱讀您的簡歷的其餘部分，並在其中闡述您的成就。

那麼，你寫哪一個？ 目標還是總結？

如果您是該領域的應屆畢業生或應屆生，那麼您可以編寫簡歷目標。 如果你在該領域有相關的經驗和成果，那麼你寫一個總結。

這是寫簡歷目標的方法

最近畢業於 XYZ 大學，獲得計算機科學學士學位。 運用我的分析和戰略技能構建項目，讓我在 2018 年贏得全球數據科學挑戰賽。現在渴望運用我的技能解決現實世界的問題。

有趣的。 你想進一步閱讀，不是嗎？

這是您不想進一步閱讀的時候

最近畢業於 XYZ 大學，獲得計算機和 IT 學士學位。 希望學習數據科學技術並熟練掌握這些技術。

哎呀。 那個被扔進垃圾箱。 提及您的技能、任何成就（如果有的話），以及您可以為雇主做什麼，而不是相反。 接下來，這裡是如何寫簡歷摘要：

具有 5 年以上經驗的雄心勃勃的數據科學工程師。 擅長使用 Tableau 創建清晰生成的數據模型，將大量數據提煉成易於理解的可視化。 年度 Tableau 挑戰賽的獲勝者。

這是不寫的方法

具有豐富經驗的數據科學工程師可以進行統計分析、數據清洗、數據可視化以及領導團隊。

結論：避免模糊的聲明。 包括確鑿的事實和數字，使您的專業知識更加切實。

工作經驗

按時間倒序提及您的工作經歷。 這將使您從最令人印象深刻的點開始，因為您的職責和結果會在您的職業生涯開始後擴大。 接下來，選擇要包含的最佳項目。 無需提及您在陽光下從事的每個項目。

最後也是最重要的，以影響為目標。 每一份數據科學簡歷都會提到統計分析、數據可視化和數據挖掘。 但是你創造的影響對你來說是獨一無二的。 因此，請包括關於您的努力和技能如何幫助公司發展的確鑿事實和數字。

這是一種可能的格式

職位及公司名稱

從 ____-____ 開始工作

地點

主要成就

<在這裡，您將談論您通過自己的職責所產生的影響以及您可能贏得的任何重要獎項>

這是一個更清楚的示例：

高盛數據科學家

2015 年 1 月至 2019 年 10 月

印度班加羅爾

主要成就

• 創建並實施用於預測貸款盈利能力的模型。 獲批貸款質量提高20%。
• 帶領 20 人的數據可視化團隊提高統計報告的質量。
• 連續 3 個季度贏得全球 GS 數據科學競賽。

再次，避免含糊不清。 用事實和數據支持你的主張。

關鍵/核心技能：如果你的簡歷結構允許，將你的技能分為硬技能和軟技能。

數據科學的硬技能包括： Python、R、SQL、API、數據清理、數據操作、命令行等。

軟技能包括：領導力、分析思維、戰略思維、創造力、團隊合作等。

另請閱讀：為數據科學和人工智能學習 Python 的優勢。

教育和認證

大多數人在工作經驗部分之前包括此部分。 但是，後者與招聘過程更相關，特別是如果你已經在這個行業工作了至少 2 年。 所以，相應地放置它。

如果你已經通過了大學，那麼沒有必要包括你的學業。 此外，請按照時間倒序排列，首先提及您最近的學位。 提及您在課程期間獲得的任何有趣的項目或獎項，或您參與的任何數學/計算俱樂部/社團。

如果您有任何認證，也包括這些認證。 例如，當您申請與數據科學相關的工作時，來自知名機構的數據科學認證將幫助您獲得面試電話。

基本信息

這包括您的姓名、城市、州（如果您正在申請海外工作，還包括國家）。 此外，包括您的有效電子郵件地址、電話、LinkedIn 個人資料鏈接和博客鏈接（如果有）。 由於您正在申請數據科學職位，招聘人員會希望了解您從事過或正在從事哪些項目。 所以，也包括一個 GitHub 鏈接。

學習世界頂尖大學的數據科學課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

包起來

這些將幫助指導您恢復數據科學。 它與招聘過程的任何其他方面一樣重要。 因此，請務必按照上述提示和指南盡力而為。 我們會在被錄用的另一邊見到你！