5 wskazówek dotyczących CV w zakresie analizy danych

Wraz z mnożeniem się zawodów związanych z nauką danych w ostatnich latach okazało się, że jest to lukratywna opcja kariery dla ambitnych techników, którzy chcą rozwijać swoją karierę w dzisiejszym, bardzo dobrze prosperującym przemyśle danych. W rzeczywistości, zgodnie z 20 najszybciej rozwijającymi się miejscami pracy firmy Linkedin w amerykańskim raporcie, zapotrzebowanie na inżynierów zajmujących się analizą danych znacznie wzrosło, podobnie jak dostępność miejsc pracy w dziedzinie analityki danych.

Teraz jest idealny czas, aby zaznaczyć swoją obecność i zarezerwować miejsce w tym niezwykle satysfakcjonującym zawodzie. Chociaż rozpoczęcie kariery w Data Science może być dość onieśmielające z wieloma opcjami do wyboru, możesz mocno osadzić swoją karierę w tej branży dzięki doskonałemu życiorysowi. Stworzenie jednego może być skomplikowane, ale nie jest to misja niemożliwa.

W tym artykule wymieniliśmy 5 kroków, które pomogą Ci stworzyć idealne CV z analizy danych, więc czytaj dalej i postępuj zgodnie z poniższymi wskazówkami:

Skutecznie zaprezentuj swoje umiejętności w zakresie analizy danych

Rekruter poświęca 6 sekund na przeczytanie CV, a Ty musisz jak najlepiej wykorzystać to małe okienko, aby przedstawić swój potencjał i pokazać, że nadajesz się do pracy związanej z analizą danych, na którą się kierujesz.

Ta zasada 6 sekund może wydawać się przesadą, ale tak nie jest. Twoim celem jest więc zaprezentowanie swoich możliwości z idealną przejrzystością. Rekruter powinien być w stanie przyswoić dużo informacji w krótszym czasie. Zatem odpowiedzialność za perfekcyjne wyartykułowanie swoich zestawów umiejętności spoczywa na Tobie.

Twoje zestawy umiejętności, będące najważniejszym punktem Twojej tożsamości zawodowej, muszą zostać powtórzone w Twoim CV, mając na uwadze powyższy czynnik.

Jeśli rekruter jest w stanie zidentyfikować Twoje umiejętności za jednym razem, możesz mieć większą szansę na znalezienie się na krótkiej liście niż specjalista ds. analizy danych, który tego nie zrobi. Wszystko, co musisz zrobić, to wybrać swoje zestawy umiejętności zorientowane na analizę danych i zilustrować je w swoim CV w osobnej sekcji „kluczowe umiejętności”.

Ponieważ Data Science jest profilem technicznym, powinieneś odróżnić swoje podstawowe umiejętności w zakresie analizy danych od umiejętności skoncentrowanych na technologii, takich jak znajomość narzędzi itp.

Przykład:

Jak widać na przykładzie, widzimy, że kluczowe umiejętności są podkreślane w sposób, który może dać rekruterom wgląd w Twój potencjał w najbardziej efektywny sposób.

Ponadto umiejętności, które są dostępne wyłącznie dla naukowców zajmujących się danymi, takie jak „Wizualizacja danych”, „Modelowanie i analiza predykcyjna” oraz „Analiza danych”, różnią się od umiejętności technicznych, które obejmują wiedzę specjalisty ds. danych na temat „Statystyki/ML”, „ Pakiety” i „Wielki stos danych”.

Skomponuj skuteczne podsumowanie

Twoje CV dotyczące analizy danych jest bezużyteczne, jeśli na końcu nie możesz podać oświadczenia o biegłości. Tutaj pojawia się podsumowanie CV.

Potrzebujesz nienagannego podsumowania życiorysu, aby przypieczętować umowę i pokazać, że Twoje umiejętności w zakresie analizy danych mają znaczenie. Byłeś w stanie dobrze to wykorzystać dzięki swojej skuteczności w rozwiązywaniu rzeczywistego problemu branżowego. Że będziesz doskonałym kandydatem do pracy w dziedzinie analityki danych.

Wybranie idealnego podsumowania w CV sprawi, że Twoje CV będzie wyglądało jak fajerwerki. Pomoże Ci przekonać rekrutera, że ​​jesteś idealnym kandydatem do docelowego profilu pracy. Jeśli potrzebujesz pomocy w stworzeniu idealnego podsumowania, w tym miejscu znajduje się dobry konstruktor CV.

Oto przykład idealnego podsumowania:

Stwórz wpływową sekcję dotyczącą doświadczenia zawodowego

Twoje doświadczenie zawodowe jest jedną z najważniejszych części Twojej tożsamości związanej z nauką o danych. Ważne jest, aby w swoim CV podkreślić szczegóły swojej ścieżki kariery.

Możesz to zrobić, wymieniając wszystkie szczegóły swojej poprzedniej i bieżącej pracy zawodowej w swoim CV w sekcji doświadczenia zawodowego.

Jednak twoja praca nie kończy się tutaj. Musisz upewnić się, że jesteś w stanie w pełni wykorzystać tę sekcję, aby móc przekazać swoją biegłość w zakresie analizy danych w najbardziej efektywny sposób.

Oto kilka wskazówek, których możesz przestrzegać:

1. Zamiast używać obszernych akapitów, użyj jednowierszowych stwierdzeń, aby przekazać szczegóły swoich ról i obowiązków w nauce o danych. Dzięki temu ta sekcja będzie bardziej przyjazna dla czytelnika, a tym samym wydłuży czas, jaki osoba rekrutująca poświęca na ocenę Twojego CV.
2. Pokaż widoczny wkład swojej pracy za pomocą liczb osiągnięć (liczb) i wyróżnij je, zaznaczając je pogrubioną czcionką. Pomoże Ci to zaakcentować najważniejsze momenty Twojej kariery, a użycie pogrubienia pomoże Ci zwrócić uwagę rekrutera na wymierne aspekty Twoich osiągnięć, pokazując w ten sposób, że nadajesz się do pracy.

Wyświetl listę szczegółów edukacji i certyfikatów

Absolwent informatyki na MIT ze specjalizacją w dziedzinie Data Science i odpowiednim certyfikatem w ML, jest bardziej skłonny do wyboru specjalisty, który nie podaje szczegółów swojego wykształcenia i posiadanych certyfikatów w swoim CV.

Chodzi o to, że twoje CV może zwiększyć lub zmniejszyć szanse na krótką listę. Dlatego każdy element Twojego CV musi być na miejscu.

Nikt nie będzie wiedział, że jesteś absolwentem informatyki na MIT z certyfikatem naukowym, jeśli nie zaprezentujesz tego ważnego szczegółu w swoim CV. Może to okazać się dla Ciebie złą wiadomością, ponieważ żaden rekruter nie poświęciłby swojego cennego czasu na jednoznaczne ustalenie, czy spełniasz wymagania.

Rekruter widzi to, co im pokazujesz w swoim CV. Tak więc trzecią wskazówką, jak napisać nienaganne CV z zakresu nauki o danych, jest upewnienie się, że podstawowe informacje o edukacji i certyfikacie znajdują się w CV.

Oto przykład tego, jak te sekcje powinny wyglądać w Twoim CV dotyczącym analizy danych:

Podaj swoje dane kontaktowe

Załóżmy, że jesteś w stanie zaimponować rekruterowi swoim CV, ponieważ podanie samych danych kontaktowych zapewni, że będzie on w stanie się z Tobą skontaktować w przypadku, gdy zostaniesz zakwalifikowany.

W niektórych przypadkach rekruterzy mogą chcieć przeprowadzić z Tobą rozmowę telefoniczną lub potrzebować ustnego potwierdzenia Twojej dostępności i preferencji czasowych na rozmowę twarzą w twarz lub rozmowę telefoniczną. Z takich powodów musisz upewnić się, że podajesz poprawny numer telefonu i dane e-mail.

Dbanie o to absolutne minimum pomoże Ci przejść do kolejnej fazy procesu rekrutacji, tj. rundy rozmowy kwalifikacyjnej!

Wniosek

Oto kilka kluczowych wskazówek, które warto zapamiętać i śledzić podczas tworzenia CV z analizy danych:

• Podkreśl swoje umiejętności w zakresie analizy danych. Odróżnij swoje podstawowe umiejętności od wiedzy technicznej.
• Stwórz efektywną sekcję dotyczącą doświadczenia zawodowego, używając punktów jednowierszowych, aby zapewnić dobrą czytelność, i prezentując swoje osiągnięcia, aby zademonstrować swoją wiedzę
• Podaj szczegóły swojego wykształcenia i certyfikatów. Dzięki temu możesz wykazać się wiedzą teoretyczną w dziedzinie nauki o danych. i
• Perfekcyjnie skomponuj podsumowanie swojego CV. Jest to ostatni gwóźdź do trumny i pomaga określić, czy nadajesz się do pracy z naukowcami danych.
• Podaj wymagane dane kontaktowe. Pomaga rekruterowi skontaktować się z Tobą w przypadku potencjalnej krótkiej listy.

Masz jakieś przemyślenia na ten temat? Daj nam znać poniżej w komentarzach lub przenieś dyskusję na naszego Twittera lub Facebooka.

Rekomendacje redaktorów:

• Zdobądź dożywotnią subskrypcję najlepszego oprogramowania do CV na świecie za jedyne 29 .
• 3 kluczowe wskazówki, jak stworzyć świetne CV
• Aplikujesz na stanowisko startowe? Oto 3 wskazówki i 3 błędy, których należy unikać podczas pisania CV
• Nadszedł sezon podatkowy: Opanuj QuickBooks Pro z tym kursem za 30 USD