尽管95%的雇主表示具有数据科学和分析技能的人才很难找到,但寻找数据科学家职位的求职者仍然需要在求职过程中表现出对核心概念和技能的熟练程度。专业数据科学家的简历是您求职的关键要素。
一份好的数据科学家简历应该包括数据科学基础知识之外的广泛技能和素质。 LaunchPoint Résumésumé 认证专业简历的作者兼创始人 Lauren Hamer 解释道:“数据很复杂,您的客户经理或创意团队很可能无法像您一样理解技术的复杂性。”这就是招聘经理正在寻找的原因数据科学家在制作简历时会考虑技术技能和沟通技巧(例如,您能否使用非结构化数据,发现业务问题的解决方案,并向其他利益相关者展示您的发现?)
在本指南中,我们将介绍创建有效的数据科学家简历的主要步骤,并深入研究招聘经理对数据科学家的一些要求。

有效的数据科学家简历的特点
数据科学家如何在简历中展示他们的技术技能和沟通能力?哈默指出:通常最好完成工作经验部分。
除了展示您的项目和工作的示例之外,亮点还应该提及与您合作的团队和利益相关者,以及您用来向他人展示您的发现的媒介(详细的 Excel 报告、案例研究、敏捷项目格式、Zoom、kick-关闭电话等)。
例如:
通过挖掘和分析第三方和客户情绪数据,获得关键、有形、可操作的见解,为研发和产品营销提供增值交付成果。
与数据工程师和营销团队合作,实施 ETL 流程,编写和优化 SQL 查询,并执行数据提取以满足分析需求。
使用组合图、堆积条形图、帕累托图、圆环图、地理地图设计丰富的数据可视化和视图,并使用 Tableau 和 Matplotlib 转换数据。
通过 Zoom 幻灯片演示向非技术经理和执行团队传达研究结果、建议和机会。
为了进一步肯定数据科学家的技能水平及其完成工作的能力,Hamer 有时会引用利益相关者或客户的观点。例如:
“Lauren 在混乱中洞察全局的能力帮助我们的团队在短短 3 个月内推出了新产品 - 如果没有她详细的算法和统计模型,这是不可能实现的。” - Bob Jones,ABC 公司高级研发经理
其他基本要素
数据科学简历中其他最重要的部分是“技术技能”和“特殊项目”。
Hamer 建议将您的技术技能摘要或工具箱放在简历的前三分之一处,位于您的个人资料摘要下方和工作经验摘要之前。它应该列出您熟悉的平台、程序和语言(优先考虑职位描述中突出显示的特定技能将为您带来加分)。
哈默解释说,虽然你应该在工作经历中简要提及项目,但它们足够重要,值得单独列出“特殊项目”或“相关项目”,并附上更详细的摘要,以吸引招聘经理。目光。同样,项目摘要提供了一个完美的平台来解释你的方法、思维方式、商业头脑以及优秀数据科学家的亮点。
考虑到这一点,以下是描述每个项目的格式:
问题陈述:您想要解决什么问题?为什么?此外,为了使自己脱颖而出,请简要描述您的方法和分析技能。
你的同事:明确你的角色以及你是否是团队的一员。
数据:描述数据集的大致大小以及用于存储、提取和清理数据的软件、工具和技术。
模型、算法和方法:指定使用的模型/算法和统计技术,以及用于构建它们的编程语言和库。
代码:可以链接到您的 GitHub 帐户或投资组合,以便招聘经理可以查看代码。
结果和建议:解释您如何传达分析结果以及工作结果或影响。
创建有效的摘要配置文件
开场摘要应包括目标职位的第一行,然后传达候选人的最佳价值陈述或差异点——一些独特的东西。
回想一下你从导师、教授、导师等那里收到的反馈。他们喜欢你什么?你了解大局吗?你是他们最可靠、最不让人担心的员工吗?您是培训新员工最值得信赖的人吗?
在开场摘要中提及这些:
目标驱动的数据科学家,在了解问题的业务基础、进行有效分析以及提供数据驱动的见解和价值方面拥有良好的记录,从而改善决策并对顶线和底线利润产生积极影响。积极主动、富有洞察力的专业人士,具有出色的沟通能力,在数据挖掘、提取、分析、统计建模、机器学习和数据可视化方面拥有 6 年以上经验,将数据转化为有价值的信息,这是我的爱好和专长。
最后的提示和功能
简历的长度并不像其内容那么重要。
匹配职位描述:为了吸引自动审阅者和人工审阅者的注意力,请在点击“发送”之前进行简单的编辑/自定义以匹配职位描述中的要求,包括硬技能和软技能、组织文化和行业专业知识。更好的是,使用 Jobscan 或 Résumé Worded 等免费工具将您的简历与具体职位描述进行比较、进行更改并添加正确的关键字以使其通过申请人跟踪系统。
提供工作示例:提供示例或作品集的链接,以反映您的工作经验并展示您如何与技术和非技术受众进行沟通。
一定要包括认证和课程:你应该包括顶级认证,以及课程和参加黑客马拉松和竞赛,以证明你在必备技术方面的专业知识和你对持续学习的热情(另外,更专业和更多的技能将使其成为可能)您可能会获得更高的薪水)。
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