Przykłady CV w zakresie nauki o danych

Przewodnik po karierze Data Scientist firmy BrainStation może pomóc w podjęciu pierwszych kroków w kierunku lukratywnej kariery w nauce o danych. Zapoznaj się z przykładami życiorysów dotyczących nauki o danych, które pomogą Ci znaleźć pracę jako Data Scientist.

Zostań analitykiem danych

Porozmawiaj z Doradcą ds. Nauczania, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak nasze bootcampy i kursy mogą pomóc Ci zostać Data Scientist.



Klikając Prześlij, akceptujesz nasze Warunki .



Składać

Nie udało się przesłać! Odświeżyć stronę i spróbować ponownie?

Dowiedz się więcej o naszym Bootcamp poświęconym analizie danych

Dziękuję Ci!

Wkrótce będziemy w kontakcie.



Wyświetl stronę Bootcamp Data Science

Data Scientists są bardzo poszukiwane, a pracodawcy chcą znaleźć kandydatów o odpowiednich umiejętnościach.

Od 2012 r. role Data Scientist wzrosły o 650 procent i ten wzrost nie wykazuje oznak zatrzymania. Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy przewiduje, że do 2026 r. zapotrzebowanie na umiejętności z zakresu analizy danych wzrośnie o kolejne 27,9%.

Dobrze napisane CV z zakresu nauki o danych podkreśla osiągnięcia i osiągnięcia kandydata. Profesjonalne życiorysy pokazują, że kandydat do pracy ma sprawdzone umiejętności i może pomóc firmie osiągnąć jej cele.



Czym są CV dotyczące nauki o danych?

Życiorysy związane z nauką o danych to dokumenty, które zawierają krótki przegląd kwalifikacji i doświadczeń naukowców zajmujących się danymi (lub aspirujących do nauki danych). Twoje CV to Twoje pierwsze wrażenie na kierownikach ds. rekrutacji, którzy często patrzą na CV tylko przez 30 sekund.

W przypadku zadań związanych z analizą danych na poziomie podstawowym szczególnie ważne jest, aby najpierw zaplanować i przygotować się przed rozpoczęciem pisania CV dotyczącego analizy danych. Dotyczy to również starszych naukowców zajmujących się danymi, aby zapewnić uwzględnienie aktualnych przykładów, które podkreślają ostatnie projekty.

Oto kilka kroków, które należy wykonać, zanim zaczniesz pisać swoje CV, a także kilka przykładowych CV, które pomogą Ci znaleźć wymarzoną pracę w dziedzinie analityki danych.



Zbadaj firmę

Życiorysy powinny być dostosowane do stanowiska i firmy, do której aplikujesz. Przeglądaj witrynę internetową i media społecznościowe firmy, aby lepiej zrozumieć ich pracę, misję i wartości. Następnie zastanów się, jak możesz dodać wartość jako naukowiec ds. danych. Pamiętaj również, aby dokładnie przejrzeć opis stanowiska i zwrócić uwagę na wymagane umiejętności w zakresie analizy danych — warto podkreślić je w swoim CV Data Scientist, aby zademonstrować swoją wartość i umiejętności kierownikowi ds. rekrutacji czytającemu Twoje CV.

Stwórz swoje boisko do windy

Zwięzłe komunikowanie, dlaczego jesteś odpowiednią osobą do pracy, jest nauką samą w sobie. Prezentacja windy to krótkie streszczenie, które opisuje Twoje pochodzenie, referencje i to, co czyni Cię wyjątkowym kandydatem. Kiedy masz już swoją prezentację, pamiętaj, aby do niej wracać podczas pisania CV Data Scientist. Może to pomóc w ustaleniu priorytetów najważniejszych umiejętności i osiągnięć w zakresie analizy danych.

Znajdź przejrzysty, czysty szablon

Wybierz szablon CV, który pracodawcy i menedżerowie ds. rekrutacji mogą łatwo przejrzeć. Chociaż możesz być kreatywny, prosty projekt CV lub szablon CV zwykle działają najlepiej. Ważne jest, aby projekt nie odwracał uwagi od treści twojego CV. Uwzględnij dużo odstępu, odpowiednie nagłówki i spójne formatowanie.

Zaprezentuj swoje umiejętności i projekty w zakresie analizy danych

Rozważ umiejętności i projekty w zakresie analizy danych, które są najbardziej odpowiednie dla konkretnego stanowiska, o które się ubiegasz. Skoncentruj się na zaprezentowaniu ich w swoim CV. Wybierz projekty, które demonstrują Twoje umiejętności w zakresie danych technicznych, a także sposób, w jaki pomogłeś rozwiązać problem. Utwórz listę z określonymi umiejętnościami, narzędziami i językami programowania używanymi w każdym projekcie.

Po zakończeniu planowania możesz przejść do sporządzania CV dla analityka danych. Gdy zaczynasz pisać, pamiętaj o kilku najlepszych praktykach.

    Bądź zwięzły: CV z analizy danych powinno mieć mniej więcej dwie strony. Pracodawcy mogą przeglądać setki aplikacji, więc uwzględnij tylko najistotniejsze umiejętności i doświadczenia w zakresie analizy danych. Profesjonalne formaty życiorysów i szablony życiorysów to doskonałe zasoby, które pomogą Ci utrzymać ważne informacje poniżej liczby stron.Użyj list punktowanych: Punkty punktowe zapewniają porządek w CV, są łatwe do odczytania i zwracają uwagę na kluczowe terminy i atrybuty.Użyj czasowników czynności: Wybierz proste, celowe czasowniki czynności, które podkreślają Twoje osiągnięcia i wyjaśniają Twój wkład w zespół lub projekt. Przykłady czasowników czynnościowych obejmują: skonstruowane, rozwiązane, przyspieszone, zredukowane i uruchomione.Używaj liczb i kluczowych wskaźnikówzamiast ogólnych przymiotników: Unikaj przymiotników, takich jak silny lub doświadczony. W tych słowach brakuje konkretności i treści. Zamiast tego użyj konkretnych wskaźników i konkretnych przykładów, aby zaprezentować swoje osiągnięcia. Określ ilościowo swoje osiągnięcia, aby pracodawcy mogli wyraźnie zobaczyć wartość, jaką możesz wnieść do ich zespołu.Napisz konkretne, mocne oświadczenia o osiągnięciach: Te stwierdzenia opisują, co osiągnąłeś w swojej karierze. Ogólny zarys oświadczeń o osiągnięciach w nauce danych to: Czasownik działania + zadanie + wynik. Na przykład opracowano nowe modele prognozowania, które zwiększyły wydajność firmy o 50 procent.Nie chowaj lede: Podkreśl swoje najważniejsze i najistotniejsze doświadczenia na górze każdej sekcji lub nagłówka.Wyróżnij wcześniejsze projekty: Uwzględnij w swoim CV odpowiednie projekty związane z pracą i nauką o danych, które pokazują Twoje umiejętności i wyróżniają Cię. Praca projektowa jest szczególnie przydatna, jeśli nie masz wieloletniego doświadczenia.Uprość żargon: Podczas gdy powinieneś dołączyć odpowiednie techniczne słowa kluczowe, unikaj przeładowania CV żargonem. Niektórzy menedżerowie ds. rekrutacji mogą nie mieć wykształcenia technicznego, więc upewnij się, że nadal rozumieją Twoje osiągnięcia.Edycja i korekta: Wykonaj dokładne sprawdzenie pisowni i gramatyki. Pokaż pracodawcom, że jesteś dokładny i zorientowany na szczegóły. Druga para oczu też jest przydatna, więc poproś znajomego lub znajomego, aby przejrzał Twoje CV.

Pierwsze kroki – jaki jest cel CV?

Celem CV dotyczącego analizy danych jest przedstawienie przeglądu Twoich doświadczeń, umiejętności i osiągnięć jako Data Scientist. CV to przedstawienie i prezentacja pracodawcy. Życiorysy opowiadają historię Twojej kariery w zwięzłej i uporządkowanej formie. Podkreślają Twoje istotne osiągnięcia i pokazują wartość, jaką możesz wnieść jako Data Scientist.

Ostatecznie CV może pomóc Ci przejść do przodu w procesie ubiegania się o pracę i zapewnić rozmowę kwalifikacyjną. Na etapie rozmowy kwalifikacyjnej życiorysy pełnią również rolę dokumentów referencyjnych dla zespołu zatrudniającego.

Jak stworzyć zarys życiorysu dotyczącego nauki o danych

Aby utworzyć zorganizowane CV dotyczące nauki o danych, możesz postępować zgodnie z następującym ogólnym zarysem:

    Informacje kontaktowe: Dołącz swoje imię i nazwisko, numer telefonu, adres e-mail, LinkedIn i GitHub lub portfolio.Profil/Podsumowanie/Cel: W dwóch do czterech zdaniach nakreśl, dlaczego jesteś najlepszym kandydatem do tej roli.Doświadczenie: opisz swoje odpowiednie doświadczenie w zakresie nauki o danych.Projektowanie: Wyróżnij odpowiednie projekty z zakresu nauki o danych.Edukacja: Dołącz stopnie/certyfikaty wraz ze szkołą i datą ukończenia szkoły. Możesz także wyróżnić odpowiednie zajęcia i osiągnięcia akademickie.Umiejętności: Uwzględnij odpowiednie umiejętności w zakresie analizy danych technicznych, które pasują do opisu stanowiska.Dodatkowe sekcje: Może to obejmować konferencje, publikacje, nagrody i inne działania lub zainteresowania.

Co uwzględnić w CV naukowca danych

W swoim CV dotyczącym analizy danych dołącz profil, doświadczenie zawodowe, wykształcenie, umiejętności, osiągnięcia i dodatki.

    Profil: silny profil (nazywany również podsumowaniem lub celem) pomoże wyróżnić się w Twoim CV dotyczącym nauki o danych. Twój profil powinien opowiadać historię. Dołącz krótki opis tego, dlaczego dobrze pasujesz do roli Data Scientist. Jeśli zmieniasz pola, wyjaśnij swój krok w kierunku nauki o danych. Niektóre oferty pracy nie wymagają listu motywacyjnego, więc jest to dobra sekcja, aby pokazać swój entuzjazm dla stanowiska i firmy.Doświadczenie zawodowe: wymień swoje najnowsze i odpowiednie doświadczenie zawodowe w odwrotnej kolejności chronologicznej, umieszczając na początku swoje najnowsze doświadczenie w zakresie analityki danych. Każde doświadczenie powinno zawierać nazwę stanowiska, firmę, staż pracy, miejsce pracy i główne osiągnięcia. Staraj się mieć od dwóch do trzech punktów na każde doświadczenie.Osiągnięcia: Wymieniając doświadczenia lub projekty w zakresie analizy danych, skoncentruj się na podkreślaniu swoich osiągnięć, a nie zadań lub obowiązków. Tam, gdzie to możliwe, dołącz liczby i wskaźniki, aby określić ilościowo swoje sukcesy. Na przykład, zamiast Prognozowana sprzedaż firmy, przepisz ją jako Używaj analizy predykcyjnej do prognozowania sprzedaży firmy z 95-procentowym wskaźnikiem dokładności.Edukacja: w pierwszej kolejności dołącz informacje o wykształceniu do najnowszego wykształcenia. Wymień wszelkie stopnie policealne, niezależnie od tego, czy odnoszą się one do roli analityka danych (niektóre stanowiska Data Scientist mogą wymagać dyplomu z dowolnej dziedziny). Podaj rodzaj stopnia, kierunek/minor, nazwę szkoły i datę ukończenia studiów. Wymień również wszelkie kursy lub certyfikaty, które otrzymałeś poza uczelnią lub uniwersytetem. Możesz także wyróżnić odpowiednie zajęcia, osiągnięcia akademickie, stypendia i zajęcia pozalekcyjne.Projektowanie: wymień odpowiednie projekty związane z nauką o danych i podaj tytuł, łącze oraz swoją rolę w projekcie. Krótko opisz projekt i uwzględnij odpowiednie narzędzia/programy i umiejętności.Umiejętności: Uwzględnij odpowiednie umiejętności techniczne, przy czym na początku wymienisz swoje najsilniejsze umiejętności w zakresie analizy danych. Przejrzyj opis stanowiska i dopasuj swoje umiejętności do tych, które są wymagane na danym stanowisku.Dodatkowe funkcje: dodatkowe sekcje mogą przedstawiać dalsze osiągnięcia, które Cię wyróżniają. Ta sekcja może obejmować konferencje, publikacje, nagrody, zainteresowania i udział w hackathonach. Mogą one pokazać Twoją pasję i poświęcenie jako naukowca danych.

Jakie umiejętności należy zastosować w CV dotyczącym nauki o danych?

Życiorysy związane z nauką o danych powinny zawierać umiejętności techniczne odpowiednie dla stanowiska, o które się ubiegasz. Dobrą strategią jest najpierw wymienienie wszystkich swoich umiejętności w zakresie analizy danych, w tym oprogramowania i narzędzi. Następnie przejrzyj opis stanowiska i podkreśl umiejętności wymagane na danym stanowisku. W swoim CV wypisz umiejętności, które pasują do tych w opisie. Możesz również dodać kilka dodatkowych umiejętności, które Twoim zdaniem są powiązane lub istotne lub które pomogą Ci się wyróżnić.

Niektóre z najważniejszych umiejętności naukowców zajmujących się danymi obejmują:

Umiejętności w zakresie danych technicznych

  • Analiza danych
  • Przekształcanie danych
  • Modelowanie danych
  • Statystyka
  • Wizualizacja danych
  • Programowanie
  • Analiza ilościowa
  • Nauczanie maszynowe
  • Modele uczenia maszynowego
  • Eksploracja danych
  • Debugowanie
  • Testowanie hipotez
  • Testy A/B
  • Regresja

Narzędzia i języki danych

  • R
  • Pyton
  • C
  • C++
  • C#
  • HTML
  • Jawa
  • JavaScript
  • PHP
  • SAS
  • SQL
  • Schody
  • MATLAB
  • Serwer SQL
  • NoSQL
  • Hadoop
  • Otwórz zawęź
  • Przepływ Tensora
  • Cloudera
  • Deska
  • Microsoft Excel
  • Oktawa
  • Iskra
  • PowerBI
  • Działka
  • Bokeh
  • Matplotlib
  • Zrodzony z morza
  • Ciężko
  • Pytorch
  • AWS
  • Ul

Przykładowy format CV dla nauki o danych

AME Numer telefonu E-mail LinkedIn GitHub/link do portfolio

PROFIL

Junior Data Scientist z [#]-letnim doświadczeniem w [dziedzinie wiedzy]. [Główne osiągnięcie lub projekt w dziedzinie nauki o danych]. Wykwalifikowani w [najlepszych umiejętnościach]. Pasjonat [pasje związane z nauką o danych].

DOŚWIADCZENIE

Tytuł stanowiska, Miesiąc firmy, Rok – Miesiąc, Rok

  • [Słowo działania] [umiejętność/zadanie] [wynik/wpływ]
  • [Słowo działania] [umiejętność/zadanie] [wynik/wpływ]
  • [Słowo działania] [umiejętność/zadanie] [wynik/wpływ]

Tytuł stanowiska, Miesiąc firmy, Rok – Miesiąc, Rok

  • [Słowo działania] [umiejętność/zadanie] [wynik/wpływ]
  • [Słowo działania] [umiejętność/zadanie] [wynik/wpływ]
  • [Słowo działania] [umiejętność/zadanie] [wynik/wpływ]

EDUKACJA

Stopień, nazwa szkoły Data ukończenia szkoły

  • [Odpowiednie kursy]
  • [Osiągnięcia akademickie]

PROJEKTOWANIE

  • Projekt, rola
  • Krótki opis projektu

UMIEJĘTNOŚCI

  • [Umiejętności techniczne]
  • [Oprogramowanie, narzędzia]

DODATKOWE ZAJĘCIA

  • [Hackathony]
  • [Doświadczenie wolontariusza]

Kluczowe dania na wynos

Jako Data Scientist oczekuje się od Ciebie pracy z dużymi zbiorami danych i zbiorami danych, identyfikowania odpowiednich danych, a następnie podejmowania świadomych decyzji i zaleceń w celu rozwiązania problemów biznesowych.

Problem biznesowy menedżera ds. rekrutacji polega na znalezieniu odpowiedniego analityka danych na wolne stanowisko. Jeśli podejdziesz do pisania CV z takim samym podejściem, jak podczas analizy danych, znajdziesz się w doskonałej sytuacji, aby stworzyć wyróżniające się CV i list motywacyjny.

Aby podsumować to, co opisaliśmy powyżej, wykonaj następujące kroki pisania CV:

  • Zbadaj firmę, rolę i odpowiednie umiejętności w zakresie danych
  • Odwołaj się do szablonów CV i próbek, aby zbudować konspekt CV
  • Dodaj odpowiednie doświadczenie edukacyjne, doświadczenie zawodowe i projekty danych do odpowiedniej sekcji swojego CV
  • Wyróżnij doświadczenie z uczeniem maszynowym i narzędziami do przetwarzania danych
  • Twórz zwięzłe wypunktowania za pomocą czasownika czynności + zadanie + format wyniku dla każdego doświadczenia, podkreślając sukcesy oparte na danych
  • Poproś zaufanego współpracownika o sprawdzenie swojego CV dla analityka danych pod kątem gramatyki i ortografii, aby upewnić się, że Twoje doświadczenie jest profesjonalnie przedstawione

Kategori: Aktualności