5 conseils pour un CV en science des données

Avec la prolifération des emplois en science des données ces dernières années, il s'est avéré être une option de carrière lucrative pour les techniciens ambitieux qui souhaitent faire progresser leur carrière dans l'industrie florissante de la science des données d'aujourd'hui. En fait, selon les 20 emplois à la croissance la plus rapide de Linkedin dans le rapport américain, la demande d'ingénieurs en science des données a considérablement augmenté, tout comme la disponibilité des emplois en science des données.

C'est le moment idéal pour faire votre marque et réserver votre place dans cette profession très enrichissante. Bien que commencer une carrière dans la science des données puisse être assez intimidant avec de nombreuses options parmi lesquelles choisir, vous pouvez fermement planter votre carrière dans cette industrie avec un CV parfait. En fabriquer un peut être compliqué, mais ce n'est pas mission impossible.

Dans cet article, nous avons répertorié 5 étapes pour vous aider à créer le CV parfait en science des données, alors lisez la suite et suivez les conseils ci-dessous :

Présentez efficacement vos compétences en science des données

Un recruteur passe 6 secondes à lire un CV et vous devez tirer le meilleur parti de cette petite fenêtre pour communiquer votre potentiel et montrer votre adéquation au poste de data science que vous visez.

Cette règle des 6 secondes peut sembler exagérée, mais ce n'est pas le cas. Votre objectif ici est donc de présenter vos capacités avec une clarté parfaite. Le recruteur doit être capable d'absorber beaucoup d'informations en moins de temps. Ainsi, la responsabilité d'articuler vos compétences avec perfection vous incombe.

Vos compétences, étant le point le plus important de votre identité professionnelle, doivent être reproduites dans votre CV en tenant compte du facteur ci-dessus.

Si le recruteur est capable d'identifier vos compétences en une seule fois, vous pourriez avoir plus de chances d'être présélectionné qu'un professionnel de la science des données qui ne le fait pas. Tout ce que vous avez à faire est de choisir vos compétences centrées sur la science des données et de les illustrer dans une section distincte "compétences clés" de votre CV.

Étant donné que la science des données est un profil technique, vous devez distinguer vos compétences de base en science des données de vos compétences centrées sur la technologie telles que votre connaissance des outils, etc.

Exemple:

Comme observé à partir de l'exemple, nous pouvons voir que les compétences clés sont mises en évidence d'une manière qui peut donner aux recruteurs un aperçu de votre potentiel de la manière la plus efficace.

De plus, les compétences qui sont exclusives à un scientifique des données telles que « Visualisation des données », « Modélisation et analyse prédictives » et « Analyse des données » sont différenciées des compétences techniques qui incluent les connaissances d'un scientifique des données en « Statistiques/ML », « Packages' et 'Big Data Stack'.

Composer un résumé efficace

Votre CV en science des données n'est d'aucune utilité si vous n'êtes pas en mesure de donner une déclaration de compétence à la fin. C'est là qu'intervient le résumé du CV.

Vous avez besoin d'un résumé de CV impeccable pour sceller l'affaire et montrer que vos compétences en science des données sont importantes. Que vous avez pu en faire bon usage grâce à votre efficacité dans la résolution d'un problème réel de l'industrie. Que vous ferez un excellent candidat pour le poste de data science.

Organiser le résumé parfait sur CV ferait apparaître votre CV comme un feu d'artifice. Cela vous aidera à convaincre un recruteur que vous êtes le candidat idéal pour le profil d'emploi ciblé. Si vous avez besoin d'aide pour rédiger le résumé parfait, c'est là qu'un bon créateur de CV entre en jeu.

Voici un exemple de résumé parfait :

Organiser une section d'expérience professionnelle percutante

Votre expérience professionnelle est l'une des parties les plus importantes de votre identité en science des données. Il est important de mettre en évidence les détails de votre trajectoire de carrière dans votre CV.

Vous pouvez le faire en énumérant tous les détails de votre travail professionnel antérieur et actuel dans votre CV dans la section expérience professionnelle.

Cependant, votre travail ne s'arrête pas là. Vous devez vous assurer que vous êtes en mesure de tirer le meilleur parti de cette section afin de pouvoir communiquer vos compétences en science des données de la manière la plus percutante.

Voici quelques conseils que vous pouvez suivre :

1. Au lieu d'utiliser des paragraphes volumineux, utilisez des déclarations d'une seule ligne pour communiquer les détails de vos rôles et responsabilités en science des données. Cela rend cette section plus conviviale pour les lecteurs et, par conséquent, augmente le temps qu'un recruteur passe à évaluer votre CV.
2. Montrez la contribution visible de votre travail à l'aide de chiffres de réalisation (chiffres) et mettez-les en évidence en les marquant en gras. Cela vous aide à accentuer les faits saillants de votre carrière et l'utilisation des caractères gras vous aide à attirer l'attention du recruteur sur les aspects quantifiables de vos réalisations, montrant ainsi votre aptitude au poste.

Répertorier les détails de l'éducation et des certifications

Un diplômé en informatique du MIT avec une majeure en science des données et une certification pertinente en ML est plus susceptible d'être choisi par rapport à un professionnel qui ne donne pas les détails de sa formation et des certifications détenues dans son CV.

Le fait est que votre CV peut faire ou défaire vos chances de présélection. C'est pourquoi chaque élément de votre CV doit être pertinent.

Personne ne saura que vous êtes diplômé en informatique du MIT avec une certification en science des données si vous ne vous efforcez pas de présenter ce détail important dans votre CV. Cela peut s'avérer être une mauvaise nouvelle pour vous, car aucun recruteur ne prendrait son temps précieux pour déterminer explicitement si vous correspondez à la facture.

Un recruteur voit ce que vous lui montrez dans votre CV. Ainsi, le troisième conseil pour rédiger un CV impeccable en science des données consiste à s'assurer que les détails de votre formation de base et de votre certification figurent dans votre CV.

Voici un exemple de ce à quoi ces sections devraient ressembler dans votre CV en science des données :

Indiquez vos coordonnées

Disons que vous êtes en mesure d'impressionner un recruteur avec votre CV, en fournissant uniquement vos coordonnées, vous vous assurerez qu'il pourra vous contacter au cas où vous seriez présélectionné.

Dans certains cas, les recruteurs peuvent vouloir vous interviewer par téléphone ou avoir besoin d'une confirmation verbale de votre part concernant votre disponibilité et votre préférence de temps pour un entretien en face à face ou par téléphone. Pour ces raisons, vous devez vous assurer que vous fournissez le bon numéro de téléphone et les bonnes adresses e-mail.

Prendre soin de ce strict minimum vous aidera à passer à la phase suivante de votre processus de sélection d'emploi, c'est-à-dire l'entretien !

Conclusion

Voici quelques points clés à retenir et à suivre lors de la rédaction de votre CV en science des données :

• Mettez en avant vos compétences en Data Science. Différenciez vos compétences de base de votre expertise technique.
• Encadrez une section d'expérience professionnelle efficace en utilisant des points d'une ligne pour une bonne lisibilité et en présentant vos réalisations pour démontrer votre expertise
• Énumérez les détails de votre formation et de vos certifications. Cela vous aide à montrer vos connaissances théoriques dans le domaine de la science des données. je
• Composez le résumé de votre CV avec perfection. C'est le dernier clou sur le cercueil et vous aide à articuler votre aptitude au travail en science des données.
• Fournissez les coordonnées requises. Il aide un recruteur à entrer en contact avec vous en cas de listes restreintes potentielles.

Avez-vous des idées à ce sujet? Faites-le nous savoir ci-dessous dans les commentaires ou transférez la discussion sur notre Twitter ou Facebook.

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