Новости
| СпонсорыЛюбые видеокарты для компьютера в интернет-магазине Сотмаркет.Наша продукцияСкидки и акцииПартнеры сайта Полезные Статьи |
Также сообщается о том, что сотрудничество с астронавтами США продолжится и в б…
В таком случае многие просто берут автомобили в аренду. Для …советы HR-специалистов — Карьера на vc.
ru«Нетология» рассказывает, как аналитику презентовать себя на рынке труда: разбирает CV на необходимые и факультативные пункты и подсказывает, о чем не стоит писать в резюме.
28 256 просмотров
Поиск новой работы — всегда непростая задача. И важную роль в этом процессе играет правильная презентация навыков и опыта. Даже если вы специалист с широким бэкграундом, уложить все факты о себе в резюме так, чтобы работодатель обратил на вас внимание, может быть сложно. Тем более в каждой сфере есть своя специфика — резюме аналитика будет сильно отличаться от резюме редактора.
Базовые советы для идеального резюме
В преддверии нашего митапа о карьере в Data Science решили рассказать, как аналитику презентовать себя на рынке труда: разберем CV на необходимые и факультативные пункты, подскажем, о чем писать в нем не стоит, поговорим о портфолио как о необязательном, но важном инструменте.
Всегда важно помнить базовые правила оформления резюме:
— максимальный объем: 1,5 страницы, а если возможно, старайтесь уложиться в одну;
— фото: очень желательно, фон должен быть однотонным, никаких селфи;
— указывать цель по желаемой должности лучше тогда, когда направляете резюме знакомым по рекомендациям или рекрутинговым компаниям, в отклик на конкретную вакансию не надо;
— не стоит писать о хобби или базовых навыках, которые подразумеваются по умолчанию, например «владение MS office».
Андрей Виноградов, Руководитель Центра развития карьеры Нетологии.
Стандартное резюме делится на четыре блока.
Презентация себя: фото, контакты, должность — текущая или желаемая
В этот блок включаем ссылки на те социальные сети, которые считаете нужными — LinkedIn, Moikrug, «ВКонтакте» или Facebook. Не стоит включать Instagram, Pinterest и другие страницы, которые не характеризуют вас как специалиста.
Образование: основное и дополнительное
Даже если учились в профильной школе, не стоит писать информацию о среднем образовании, упоминание красного диплома по окончанию университета также вычеркиваем. Указываем только название вуза, специальность и дату окончания.
Опыт: только ключевой
Советую придерживаться следующей структуры блока: зона ответственности, задачи и достижения. Ответьте себе на вопрос, что наиболее важно рассказать будущему работодателю о вашей работе. Задачи «подготовка отчетности» и «участие в переговорах» не покажут экспертизу, поэтому лучше сосредоточиться на конкретных обязанностях.
Блок о себе: релевантные навыки, пожелания к работе и ссылка на портфолио
В разделе о себе можно указать информацию, которая не подошла под предыдущие блоки, но могла бы ответить на вопросы рекрутера при телефонном звонке. Например, что вы считаете своими сильными качествами, какими технологиями владеете, на каком уровне знаете английский. Не пишите классические качества: «коммуникабельность, стрессоустойчивость, инициативность» — они звучат как шаблон.
Советы по резюме для data scientist и аналитиков
Перейдем непосредственно к дата сайентистам. Рассказываем о правильном резюме специалистов по работе с данными.
Первое, о чем важно подумать при составлении резюме — пишите его так, чтобы поисковые роботы его нашли.
Для этого используйте ключевые слова, найти их можно в описании вакансии:
— образование, профильные курсы, сертификаты, опыт участия в соревнованиях и конкурсах;
— технологии и термины: писать стоит даже очевидные, к примеру, SQL, хотя его знают все аналитики;
— иностранные языки — специалисту по работе с данными без знания иностранного языка никуда.
Примеры ключевых слов, с помощью которых рекрутеры ищут Data Scientists:
Оксана Прутьянова, Руководитель практики найма аналитиков New.HR и спикер митапа Нетологии о карьере в Data Science.
Следующее правило — пишите резюме так, чтобы его заметил рекрутер в нужной компании.
- Если у вас есть опыт работы — описывайте детали, используя правильные глаголы: разрабатывал, внедрял, кодил. Важно указать уровень погружения в задачу.
- Если был опыт участия в стартапе — укажите это в резюме, это станет значительным плюсом для работодателя.
- В случае, когда релевантного опыта нет — расскажите, почему вам интересна профессия. Укажите даже скромный опыт, например, бесплатную стажировку. Также можно написать об участии в митапах и соревнованиях. Если ваши работы по учебе могут быть полезны для позиции, расскажите о проектах, курсовых или диссертациях
Пример описания опыта
Стандартные правила «не»:
- не приукрашивайте — вас могут спросить обо всем, что указано в резюме;
- не делайте «универсальное» резюме для всех вакансий сразу;
- не отзывайтесь на все вакансии одной компании;
- не откликайтесь повторно, если вам отказали.
Портфолио — важная часть самопрезентации
Хорошее резюме, конечно, влияет на получение желаемой работы, но в сфере работы с данными именно портфолио демонстрирует навыки и знания специалиста. Если перед работодателем несколько кандидатов, и портфолио есть у одного из них — это значит, что только он доказал, что работал с данными раньше.
Портфолио data scientist-а — это документ, наглядно показывающий, над какими проектами работал специалист. Оно отличается от резюме тем, что в нем описаны не компании и задачи, которые выполнял человек, а конкретные проекты с проблемой, целями, конечным результатом и визуализацией решений. Портфолио отражает как soft, так и hard skills. Его принято делать на различных онлайн-сервисах (например, LinkedIn, Kaggle или GitHub), чтобы в резюме включить ссылку.
Работодатели отмечают, что в портфолио они также смотрят на то, насколько кандидат сам был заинтересован в проекте: как рассчитал, что проект стоит усилий и траты времени, какие выводы сделал из работы над задачами, удовлетворен ли результатом.
Иногда портфолио даже может заменить решение тестового задания после собеседования.
Для «Авито» наличие портфолио не обязательно, но может сильно помочь кандидату при прохождении собеседований. Для каждого подразделения у нас есть подготовленное техническое задание, которое максимально приближено к тем задачам, которыми предстоит заниматься будущему сотруднику.
Но если у кандидата есть портфолио, и он готов прислать исходный код любого своего проекта на Python, который на его взгляд хорошо демонстрирует уровень владения языком и алгоритмами машинного обучения, готов пояснить любую часть кода, тогда техническое задание излишне и не требуется
Александра Головина, Руководитель IT-подбора «Авито».
Какие проекты включать и как описывать
Data Science — это настолько широкая сфера, что сказать точно, какие проекты хотят видеть в портфолио все работодатели, нельзя.
Но можно очертить рамки. Проекты, которые стоит включить в портфолио, должны быть посвящены работе с данными, при этом направление аналитики не так важно. Опишите свой проект. Как он начался, как вы оценили скоп задач, какие цели поставили, чем массив данных был интересен, и обязательно остановитесь на результате — чего вы добились работой над проектом, достигли ли цели.
Если у вас нет опыта работы в сфере Data Science, ничего страшного. В портфолио можно включать абсолютно разные проекты, не только рабочие, но и выполняемые во время учебы или практики. Работодатель смотрит на то, как вы работали над решением проблемы в рамках проекта. Даже ваша диссертация может быть подходящим проектом для портфолио.
Что важно:
- меньше схем и моделей, больше выводов;
- если вам совсем нечего представить, вы не работали и не учились по специальности, найдите сами проект для анализа. Посмотрите на примеры датасайенс-проектов ваших коллег — просто погуглите их, и вы увидите, что вариантов масса.
Какие проекты включать не стоит
Самый простой способ сделать портфолио неинтересным работодателю — включить в него тривиальные проекты и задачи, которые вы выполняли в рамках рутинной работы.
Например, описание массива данных для проверки стандартной концепции. Не подходят также и обычные проекты классификаций данных. Представьте, что вы описали, какие пассажиры могли выжить при крушении Титаника с помощью бинарной классификации, написали код на Python. Но такой проект не отличает вас от других кандидатов, поскольку подобные испытания на разных онлайн-платформах доступны любому, они уже приелись всем работодателям. Ищите необычные идеи для анализа.
Резюме и портфолио должны отражать весь ваш предыдущий опыт и желание развиваться в сфере дальше. Они должны быть тесно связаны. Портфолио — это демонстрация знаний и навыков, которые вы описали в резюме.
Оба документа не могут быть подготовлены один раз и навсегда. Их постоянно нужно дополнять.
Описанные проекты могут продолжаться, а результаты меняться. Учиться и развиваться нужно специалисту любого уровня, поэтому резюме и портфолио должны показывать наглядно ваши растущие успехи.
Краткие выводы
- Не забывайте про базовую гигиену резюме: краткость, наличие подходящего фото, отсутствие подробностей, которые не раскрывают вас как специалиста.
- Описывая опыт работы, концентрируйтесь на достигнутых результатах, а не процессах, и предоставляйте цифры и факты, которые подтвердят вашу экспертность.
- Заполняя резюме, помните про SEO — если резюме размещается в открытом доступе в сети, оно должно быть удобным для поиска.
- Наличие портфолио значительно увеличивает шансы получить хорошую работу — чаще всего одного лишь резюме недостаточно, особенно если вы не новичок в сфере: подразумевается, что у специалиста уже должны накопиться проекты, которые можно презентовать.
- Выбирая проекты в портфолио, смотрите на них глазами потенциального работодателя, не рассказывайте о задачах, которые выполняли в рамках рутинной работы.
Успехов!
HR-менеджеры постоянно получают документы, которые невозможно читать, потому что они оформлены некорректно. В одних слишком много информации, в других — её не хватает: кто-то пишет про детей и семью, а кто-то не указывает языки, с которыми работал в должности разработчика на предыдущем месте.
В чем разница между резюме и портфолио? — Perfect CV Maker
Когда вы задаете вопросы о своих сертификатах на собеседовании, выбор наиболее подходящих встреч и размещение их в эффективно оправданной конфигурации может помочь вам лучше рассказать о своих способностях и встречах. Специализированное портфолио также может предложить деловое доказательство ваших способностей, применимых к ассоциации, переписке и серьезной профессии.
Резюме — это полная запись, в которой указаны ваши экспертные и образовательные основы (сокращение от латинского выражения Academic Plan vitae, что означает «жизненный путь»). Как правило, резюме предоставляют информацию, такую как понимание работы, достижения, достижения, гранты или награды, которые вы получили, курсовую работу, исследовательскую деятельность и распределение работы.
При поиске позиций в научном сообществе или ситуации за пределами США вам могут предложить показать резюме.
Что такое резюме?
Резюме — это краткое изложение, использующее ограниченную структуру для описания ваших даров, способностей и встреч. Через пару страниц это вообще адрес. Он используется в сборке, где все население постоянно влияет на профессиональные приключения.
Вы можете использовать числа, которые могут измерять вашу работу, обычно выражаемые словами. В резюме внимание больше уделяется результатам, которых вы достигли, а не отстраненному обучению. Это практически идентично приветственной открытке от синего отпечатка, который вы используете.
Предполагая, что вам нужна помощь в выборе способа составления резюме, просмотр примера может оказаться полезным. Здесь, наряду с простой в использовании моделью резюме, мы предоставим дополнительные данные на бумаге, чтобы гарантировать, что вы составите надежный образовательный план, который отличается от бизнеса.
Портфолио представляет собой набор данных и материалов, которые дают наглядное представление об экспертных способностях и опыте человека. Портфолио включает в себя информацию о способностях человека, обучении, способностях, подготовке, знаниях и убеждениях. Это эффективная техника для демонстрации чьих-либо экспертных способностей и навыков, а не просто их описания. Через портфолио бизнес узнает о характере работы человека и его склонностях. Следовательно, портфолио, как правило, должно обновляться со всеми проверками индивидуальных способностей и выдающихся достижений, если таковые имеются. Он может включать соединения участков, разграничения, фотографии и записи для проверки экспертных способностей.
Эксперты, такие как фотографы, специалисты, изобретатели, эссеисты, дизайнеры и инженеры, используют портфолио, чтобы продемонстрировать свои способности. На данный момент существуют предварительные портфели, которые отличаются от печатных портфолио ранее.
Компьютеризированные портфели могут быть легко переданы различным лицам. Для любого вида портфолио вы можете обратиться за помощью в редактировании резюме. К ним можно добавлять новый материал, а формат легко менять. Портфели контрастируют в свете их шоу и расположения.
Всякий раз, когда вы объединяете свое резюме с портфолио, оно заполняет то место, где оптимальная для вас ситуация является наилучшей. С разными равными, такими как их склонность к значимости со временем, повторное испытание в зависимости от типа призвания, которое вы применяете, и обнуление в дальнейшем склонении к прагматичной части вашей жизни по сравнению с вашими схоластиками, делает их идеальной стратегией для разделения кандидата. .
Контраст в различных склонностях предлагает уверенную более выгодную ситуацию для совместного использования их. Если они представляются удовлетворительным образом, оба они будут превосходно работать, дополняя друг друга, соответственно увеличивая возможности для ведения бизнеса.
Вы должны думать об этих целях при создании своего портфолио. В портфолио представлены лучшие образцы вашей работы, поэтому вам нужно гарантировать, что вы просто выбираете те модели, которые максимально соответствуют вашим навыкам. Убедитесь, что ваши фотографии огромны и безошибочны. Изображение каждой работы должно быть тщательным и откровенным.
Резюме — портфолио в сравнении с резюме
Портфолио — это набор данных и материалов, которые дают визуальную иллюстрацию области знаний человека. Он содержит данные о способностях, опыте и достижениях человека сверху вниз. Поскольку у него есть все из них, он обширен и требует больших инвестиций. Портфолио используется, чтобы заинтриговать компании на собеседовании и получить работу, показав, что конкурент является универсальным со всеми важными способностями и способностями. Резюме — это отчет, в котором суммируются дары, достижения и способности человека. Это всего лишь пара страниц и, следовательно, не находит возможности сочинять.
Как правило, они представляются ассоциациям вместе с вступительным письмом. Таким образом, это краткий обзор разницы между портфолио и резюме.
Как создать портфолио и резюме по науке о данных
После того, как вы закончите программу получения степени или сертификата, пришло время продолжить карьеру в области науки о данных. Практически во всех отраслях количество должностей специалистов по данным расширяется, и каждый день создаются новые роли. По данным Бюро статистики труда, к 2030 году количество должностей администраторов баз данных и аналитиков компьютерных систем вырастет на 8%. , чтобы столкнуться с отказом из-за неопытности или ограниченных навыков, соискателям приходится сталкиваться с быстро меняющимися проблемами. Хотя вы можете чувствовать себя подготовленным из-за базы знаний, которую вы накопили в своей академической и профессиональной подготовке, все же есть важный шаг, требующий особого внимания: подготовка резюме и портфолио по науке о данных, чтобы понравиться будущему работодателю.
НАЙТИ ШКОЛЫ
Рекламный контент
Университет Джонса Хопкинса
Рекомендуемая программа: Подготовьтесь к использованию аналитики для решения политических проблем в различных отраслях, включая образование, здравоохранение, безопасность, охрану окружающей среды и уголовное правосудие. Получите опыт в аналитических методах, чтобы стать лидером в процессах, основанных на данных, для создания политик и принятия решений.
Запросить информацию
Джорджтаунский университет
Рекомендуемая программа: наметьте свою карьеру, чтобы продвинуться в мире, управляемом данными, с магистерской программой, которая объединяет передовую аналитику и важные бизнес-навыки. Заработайте свой M.S. получил степень бакалавра бизнес-аналитики в бизнес-школе Макдоно Джорджтаунского университета, которая входит в число 15 лучших бизнес-школ Северной Америки.
Запросить информацию
Калифорнийский университет в Беркли
Рекомендованная программа: Используйте новейшие инструменты и аналитические методы для работы с данными в масштабе, извлекайте ценные сведения из сложных и неструктурированных данных и решайте реальные проблемы.
Запросить информацию
Университет Гранд-Каньон
Рекомендуемая программа: бакалавриат и магистр бизнес-аналитики; Магистр наук о данных; DBA: Data Analytics (Qualitative Research)
Request Info
Университет Джорджа Мейсона
Избранная программа: онлайн-программа MS in Data Analytics Engineering, предлагаемая уважаемой инженерной школой Volgenau, представляет собой междисциплинарную программу, которая помогает вам развить новаторский образ мышления для решения бизнес-задач с помощью больших данных.
Запросить информацию
Университет Капелла
Рекомендуемая программа: Направьте свои аналитические способности в решении проблем на получение степени в области информационных технологий. Наши гибкие онлайн-программы варьируются от индивидуальных курсов до докторских степеней, предоставляя навыки, необходимые каждому ИТ-специалисту.
Запросить информацию
Университет штата Аризона
Рекомендованная программа: Программа по науке о данных Университета штата Аризона направлена на этичное производство и использование данных.
Наша программа ориентирована на передовые тенденции в области данных и предоставляет вам сильные математические знания, чтобы понять детали того, как работают данные.
Запросить информацию
Университет Денвера
Рекомендованная программа: [email protected] помогает учащимся овладеть сбором данных, их оценкой, анализом данных и машинным обучением. По окончании учебы вы сможете создавать инструменты для сбора, оценки и интерпретации данных для решения сложных задач в различных отраслях.
Запрос информации
Что такое резюме по науке о данных?
Резюме, как правило, являются отличной возможностью представить себя предпочтительной компании. Как правило, ограниченное одной односторонней страницей, резюме можно рассматривать как поверхностное представление о том, кто вы есть как кандидат на потенциальную должность. Для тех, кто делает карьеру в области науки о данных, важно правильно представить информацию, чтобы привлечь аудиторию, которая ценит профессиональный и академический опыт, технические и социальные навыки, а также полученные вами награды, которые делают ваше приложение конкурентоспособным.
Специалисты по науке о данных, которые являются вашими прямыми конкурентами по найму, будут создавать и отправлять свои резюме на разных этапах своей карьеры. Резюме недавнего выпускника колледжа будет содержать совершенно иную направленность, чем у специалиста по науке о данных, имеющего предыдущий опыт работы в этой области. Оба кандидата могут создавать привлекательные материалы для резюме, но обоим необходимо сосредоточиться на сильных сторонах, которые они уникально привносят на стол. Успешное резюме по науке о данных будет содержать общую информацию о соискателе и конкретные материалы, которые подходят для открытой позиции. Создание нового резюме для каждой должности, на которую вы претендуете, — утомительный и утомительный процесс. Чтобы избежать этого, важно лишь слегка пересматривать свое резюме, когда этого требует конкретная позиция. Например, если в списке указано, что соискатель должен иметь опыт работы с более малоизвестным языком программирования для науки о данных, вы можете привлечь рекрутера, отредактировав свое резюме, чтобы показать, что у вас есть опыт работы с этим языком (если он у вас есть).
Сбалансированное, эффективное и конкурентоспособное резюме по науке о данных должно включать следующие разделы:
Контактная информация
Первой информацией, которую будущий работодатель увидит в вашем резюме, должно быть ваше имя. В тексте, большем, чем остальная часть содержимого вашего резюме, ваше имя должно отображаться четко и ясно. Ваша контактная информация должна быть прикреплена к вашему имени либо непосредственно под ним на странице, либо тесно связана с ним, и включать следующие компоненты:
- Адрес электронной почты
- Номер телефона
- Ссылки на ваше онлайн-портфолио по науке о данных
Эта информация имеет жизненно важное значение, поскольку она будет точкой контакта, если заинтересованный работодатель решит связаться с вами. Чем более доступной вы сделаете эту информацию, тем больше у вас будет шансов получить ответ по вашему заявлению.
Опыт работы в сфере образования
Поскольку большинству работодателей требуется как минимум степень бакалавра для работы в области науки о данных начального уровня, подчеркивание вашего прошлого образовательного опыта является неотъемлемой частью успешного резюме.
В разделе «Образовательный опыт» рекомендуется указать самую последнюю степень, которую вы получили. Если вы все еще получаете степень бакалавра при подаче заявления, вы должны обязательно указать ожидаемую дату окончания учебы. Когда вы перечисляете свой образовательный опыт, важно четко указать, в какой школе вы учились и когда получили степень. Эта информация позволяет работодателю узнать, как недавно вы получили степень и как эта степень соответствует интересующей вас должности. Указание вашего среднего балла в этом разделе также может быть важным компонентом этого раздела. Как правило, если ваш средний балл по бакалавриату или магистратуре больше или равен 3.0, вы должны чувствовать себя комфортно, рекламируя его. В противном случае, вероятно, было бы лучше не указывать ваш средний балл в списке. Наконец, это подходящий раздел для включения любых соответствующих сертификатов, которые вы завершили. Например, если вы получили степень по математике, но у вас есть какая-то сертификация по теме, связанной с наукой о данных, вы должны чувствовать себя уверенно, включая эту информацию.
Этот нюансированный подход позволит работодателю понять, что вы стремились продвинуться по карьерной лестнице и повысить свой профессионализм в этой области, и у вас есть академическая подготовка, чтобы доказать это.
Навыки
В то время как другие части резюме имеют более четкие и жесткие правила, раздел навыков может быть более субъективным и дает вам возможность представить характеристики вашего профессионального профиля, которые могут быть неочевидны в других областях. Многие необходимые навыки, которые работодатели ищут в новых сотрудниках, можно найти в списке вакансий. Некоторые технические и социальные навыки, которые вы должны указать в своем резюме по науке о данных, включают:
- Знание языков программирования (Python, R, Tableau, SQL)
- Гибкость и адаптируемость к новым задачам
- Самомотивация
- Стили или подходы лидерства или управления
- Стратегии обработки и анализа данных
Вот некоторые общие отправные точки, которые должны основываться на информации, представленной в объявлении о вакансии.
Здесь важно уделять пристальное внимание языку, используемому в публикации. Работодатели будут хотеть кандидатов, обладающих навыками, на которые они обращают особое внимание.
Опыт работы
Раздел, демонстрирующий ваш опыт работы, независимо от вашего профессионального опыта, является важным шагом, который поможет работодателям узнать о вас больше. Если у вас есть предыдущий опыт работы в этой области, это прекрасная возможность рассказать, где вы работали и какие задачи выполняли на своей должности. В этом качестве вы можете подкрепить свой проверенный набор навыков доказательствами из своего профессионального прошлого. При указании вашего опыта работы рекомендуется указывать временной интервал, в течение которого вы работали в компании или организации. Этот раздел может показаться легким, если вы недавний (или ожидающий) выпускник, работающий в выбранной вами области. Если, будучи студентом, у вас нет соответствующего опыта работы в данной области, перечисление здесь ваших прошлых мест работы по-прежнему важно.
Это показывает будущим работодателям вашу трудовую этику, надежность и послужной список, а также склонность выбирать новое направление, накапливая различный опыт и адаптируясь к новым методам обучения. Хотя должности, которые вы занимали, могут не быть связаны с наукой о данных, они отражают информацию, которая может быть привлекательной для работодателей в отрасли, иллюстрируя, насколько предприимчивым может быть кандидат.
Почетные звания и награды
Работодателям будет интересно узнать, какие почести и награды вы получили в школе или на работе. Используйте эту возможность, чтобы рассказать обо всех случаях, когда вы были отмечены за вашу академическую и профессиональную деятельность. Общими примерами соответствующих почестей и наград, которые следует включить в этот раздел, могут быть стипендии и признание в списке деканов. Более узкоспециализированные награды могут представлять собой конкурсы, технологические мероприятия или хакатоны, в которых вы участвовали или выиграли.
Деятельность и волонтерский опыт
Если вы обнаружите, что в вашем профессиональном прошлом может не хватать опыта, раздел, который включает в себя волонтерство или опыт общественных работ, может оказаться неоценимым и много говорить об инициативе, характере, личной ответственности и вовлеченности. Этот раздел может сообщить потенциальному работодателю, что, хотя вы еще не развились в отрасли напрямую, вы все еще служите своему сообществу.
Разные резюме для разных этапов карьеры
Резюме конкурсантов по науке о данных будут выглядеть по-разному для людей, которые выходят на поле в разные периоды своей профессиональной жизни. Кандидаты, стремящиеся получить работу в области науки о данных, по существу делятся на три категории: кандидаты, которые только что закончили учебу, кандидаты, которые переходят в область науки о данных, и кандидаты, которые уже приобрели опыт работы в отрасли. Аналитик данных и эксперт по визуализации данных Хана из Trending-Analytics.
com призывает: «Я настоятельно рекомендую создать портфолио данных, даже если вы новичок, так как это более эффективно демонстрирует ваши навыки и компетенции, чем просто перечисление их в вашем резюме. При этом сосредоточьтесь на качестве, а не на количестве при создании своего портфолио».
Советы по составлению резюме по науке о данных для соискателей, только что окончивших школу
Соискателям, только что окончившим школу, вероятно, придется выделить определенные аспекты своей академической карьеры из-за общего отсутствия опыта в этой области. По большей части соискатели могут продемонстрировать волонтерский опыт, опыт работы, который может показаться неактуальным, и, прежде всего, образовательный опыт. В этих случаях важно опираться на приобретенные навыки и ваше недавно завершенное портфолио по науке о данных. Ключевым моментом здесь является эффективное информирование потенциального работодателя о том, что вы способны внедрить основы науки о данных в эту роль и помочь направить их организацию вперед.
.
Резюме по науке о данных для карьерных переводов
Поиск подходящей профессии может быть трудным для всех. К счастью, всегда есть возможность изменить направление и исследовать новую область. Наука о данных является привлекательным вариантом для многих кандидатов в других технических областях из-за ожидаемого роста отрасли, а также из-за того, насколько широко применимы соответствующие навыки. Кандидаты, которые стремятся перейти в сферу науки о данных, считаются более естественно подготовленными, чем переводы в другие тонкие отрасли. Навыки работы с данными широко транслируются и масштабируются, вам нужно только создать прикладные материалы, которые отражают склонность к изучению новых технических навыков, навыков программирования и социальных навыков. Для тех, кто хочет продолжить карьеру в области науки о данных, перейдя из другой области, составление конкурентоспособного портфолио может оказаться особенно сложной задачей. В этом качестве кандидату очень полезно пройти сертификационную программу или учебный курс по науке о данных, чтобы более последовательно построить этот компонент.
Советы по составлению резюме для соискателей с опытом работы
Хотя это может показаться наиболее выгодным для создания и отправки резюме по науке о данных, оно по-прежнему создает уникальные проблемы и требует особого внимания. Вы можете дать больший контекст навыкам и образовательному опыту, которые вы описываете в резюме, включив информацию о предыдущей работе, в которой подробно описаны конкретные задачи, которые вы выполнили.
Как создать портфолио по науке о данных
Если вы последовательно следуете этому руководству, значит, вы уже включили ссылку на свое портфолио по науке о данных в контактную информацию своего резюме. Эта мера гарантирует, что проекты, которые вы завершили — будь то в классе или на работе — могут быть просмотрены потенциальными работодателями. Одним из аспектов, который практически все кандидаты на работу должны обязательно включить в портфолио по науке о данных, является ссылка на ваш профиль Github. Хотя использование только Github иногда может служить подходящим вариантом портфолио, наличие отдельного портфолио по науке о данных может сообщить вашему потенциальному работодателю дополнительные навыки.
Благодаря любому подходу (или обоим) хорошо организованный, целостный и понятный профиль Github будет служить жизненно важным дополнением к материалам заявки любого кандидата. Создание и загрузка проектов в профиль Github должны быть частью курсовой работы, которую вы прошли в качестве студента любой программы по науке о данных, которую вы посещали. Для тех, кто хочет перейти к карьере в науке о данных из другой области, необходимо создать профиль на Github и доказать свое умение продвигать и получать проекты. Наличие активного или ранее использовавшегося Github пошлет будущим работодателям сообщение о том, что вы способны использовать языки программирования, которые будут использоваться на работе. Эти виды языков должны включать по крайней мере один из следующих:
- Java
- Python
- R
- SAS
- SQL
- Tableau
- HADOOP
- HIVE
. Покажите своему потенциальному работодателю, что у вас есть технические знания и навыки совместной работы, чтобы вы могли успешно участвовать в командных проектах.
Но вы не должны полагаться исключительно на контент в своем профиле Github. Вместо этого рассмотрите возможность создания других материалов для комплексного веб-сайта портфолио по науке о данных, который подчеркивает дополнительное внимание к деталям.
Советы по созданию портфолио по науке о данных
Кандидаты могут свободно решать, что они хотят включить в конкурентоспособное, доступное портфолио, но есть некоторые аспекты, которые необходимо включить, чтобы выделить ваше портфолио. Джейсон Гудман, специалист по обработке и анализу данных Airbnb, предположил, что успешные портфолио проектов по анализу данных, как правило, включают следующие компоненты:
- Демонстрация работы с реальными данными вы продемонстрируете своему потенциальному работодателю, что можете очищать, организовывать и создавать визуализации с данными.
- Соскребание данных – своими силами : Гудман утверждает, что соскребать данные с большинства веб-страниц не так сложно, как может показаться. Показав, что вы можете собирать данные из спортивной статистики или диапазонов цен на жилье, вы покажете, что можете использовать умные средства для сбора данных.
- Работа с общедоступными API : Извлекая данные из общедоступного интерфейса прикладного программирования (API), вы продемонстрируете, как можно создавать наборы данных из общедоступной информации.
- Проекты, которые включают новые данные, новые выводы : Проекты, которые используют скучные или известные точки данных, не помогут вашему портфолио по науке о данных. И наоборот, как показывает пример Гудмана, использование нетрадиционных данных, таких как рэп-тексты, покажет вашему будущему работодателю, что у вас есть исследовательский взгляд и новый подход к науке о данных.
- Ваши личные интересы в проектах по науке о данных : Гудман подчеркивает, что лучший проект по науке о данных, который должен быть в вашем портфолио, расскажет о ваших личных или профессиональных интересах. Кроме того, это будет гораздо более ценно, чем проекты, которые, по вашему мнению, впечатлят работодателей. Эти проекты часто терпят неудачу и излагают скучные, скучные выводы. Ваш будущий работодатель захочет познакомиться с вами, так что это прекрасная возможность курировать проекты, связанные с тем, что вы считаете важным.
- Визуализация данных : Ключевой частью создания портфолио по науке о данных будет то, как вы решите включить визуализацию данных. Приложив усилия к эстетике ваших проектов по науке о данных с помощью графического дизайна и компоновки, вы продемонстрируете своему будущему работодателю свою способность к тщательному и косметическому вниманию к деталям .
- Краткие, четкие выводы : Успешные проекты в портфолио по науке о данных должны включать краткие прямые выводы. Как утверждает Гудман, «у людей короткая продолжительность концентрации внимания», и это особенно верно для тех, кто проводит процесс найма, отсеивая сотни, если не тысячи подходящих кандидатов.
Показав, что вы можете собирать данные из спортивной статистики или диапазонов цен на жилье, вы покажете, что можете использовать умные средства для сбора данных.
Кроме того, это будет гораздо более ценно, чем проекты, которые, по вашему мнению, впечатлят работодателей. Эти проекты часто терпят неудачу и излагают скучные, скучные выводы. Ваш будущий работодатель захочет познакомиться с вами, так что это прекрасная возможность курировать проекты, связанные с тем, что вы считаете важным.