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Wenn ich über meine Zeit als Student nachdenke, wird mir jetzt klar, dass in meinem Lebenslauf im Bereich Datenwissenschaft einige entscheidende Elemente fehlten. Diese Mängel führten wahrscheinlich dazu, dass ich für verschiedene Stellen abgelehnt wurde. Ich war nicht nur nicht in der Lage, mich gegenüber potenziellen Teams als wertvolle Bereicherung zu präsentieren, sondern es fiel mir auch schwer, meine Fähigkeit, datenwissenschaftliche Probleme zu lösen, unter Beweis zu stellen. Mit der Zeit wurde ich jedoch besser und arbeitete mit mehreren Teams zusammen, um herauszufinden, was mir fehlte und wie ich es besser machen könnte, wenn ich von vorne anfangen müsste.
In diesem Blog werde ich die 7 Dinge vorstellen, die Studierende in ihren Data-Science-Lebensläufen oft übersehen und die Personalmanager davon abhalten können, sie zu Vorstellungsgesprächen anzurufen.
Wenn Sie Ihren Lebenslauf durch Fachbegriffe, zu viele Informationen oder unkonventionelle Formate verkomplizieren, kann dies dazu führen, dass er sofort abgelehnt wird. Ihr Lebenslauf sollte leicht lesbar und verständlich sein, auch für jemanden, der sich nicht besonders gut mit Datenwissenschaft auskennt. Verwenden Sie ein klares, professionelles Layout mit klaren Überschriften, Aufzählungspunkten und einer Standardschriftart. Vermeiden Sie dichte Textblöcke. Denken Sie daran, dass das Ziel darin besteht, dem Personalmanager Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen so schnell und effektiv wie möglich mitzuteilen.
Wenn Sie Ihre bisherigen Arbeitserfahrungen oder Projekte im Erfahrungsbereich auflisten, empfiehlt es sich, sich auf quantifizierbare Erfolge zu konzentrieren und nicht nur Ihre Verantwortlichkeiten aufzulisten.
Anstelle der Angabe „Modelle für maschinelles Lernen entwickelt“ könnten Sie beispielsweise schreiben: „Ein Modell für maschinelles Lernen entwickelt, das den Umsatz um 15 % steigerte.“ Dies wird die greifbare Wirkung Ihrer Arbeit demonstrieren und Ihre Fähigkeit unter Beweis stellen, Ergebnisse zu erzielen.
Beim Erstellen einer Liste Ihrer technischen Fähigkeiten ist es wichtig, diejenigen hervorzuheben, die für die Datenwissenschaft direkt relevant sind. Vermeiden Sie es, Fähigkeiten einzubeziehen, die nichts mit Datenwissenschaft zu tun haben, wie etwa Grafikdesign oder Videobearbeitung. Halten Sie Ihre Liste der Fähigkeiten kurz und notieren Sie die Anzahl der Jahre Erfahrung, die Sie jeweils besitzen.
Erwähnen Sie unbedingt Programmiersprachen wie Python oder R, Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Power BI und Datenanalysetools wie SQL oder Pandas. Darüber hinaus sind Ihre Erfahrungen mit beliebten Bibliotheken für maschinelles Lernen wie PyTorch oder scikit-learn erwähnenswert.
Data Science ist nicht nur von technischen Fähigkeiten abhängig. Kollaborations- und Kommunikationsfähigkeiten sind von entscheidender Bedeutung. Das Einbeziehen von Erfahrungen, in denen Sie als Teil eines Teams gearbeitet haben, insbesondere in multidisziplinären Umgebungen oder in Fällen, in denen Sie komplexe Datenerkenntnisse an nicht-technische Stakeholder kommuniziert haben, kann Ihre Soft Skills unter Beweis stellen.
Arbeitgeber legen Wert auf praktische Erfahrungen im Bereich Data Science. Wenn Sie Praktika, Projekte oder Forschungsarbeiten im Bereich Datenwissenschaft absolviert haben, heben Sie diese Erfahrungen unbedingt in Ihrem Lebenslauf hervor. Geben Sie Einzelheiten zu den Projekten an, an denen Sie gearbeitet haben, zu den von Ihnen verwendeten Tools und Technologien und zu den Ergebnissen, die Sie erzielt haben.
Studierende unterschätzen oft die Bedeutung der Präsentation relevanter Projekte. Ganz gleich, ob es sich um eine Unterrichtsaufgabe, ein Abschlussprojekt oder etwas handelt, das Sie zum Spaß erstellt haben, schließen Sie Projekte ein, die Ihre Fähigkeiten in Datenanalyse, Programmierung, maschinellem Lernen und Problemlösung unter Beweis stellen. Beschreiben Sie unbedingt das Projektziel, Ihre Rolle, die verwendeten Tools und Techniken sowie das Ergebnis. Auch Links zu GitHub-Repositories oder Projektwebsites können die Glaubwürdigkeit erhöhen.
Der Bereich der Datenwissenschaft entwickelt sich ständig weiter und Arbeitgeber suchen Kandidaten, die sich an neue Herausforderungen und Technologien anpassen können.
Als Datenwissenschaftler können Sie in nur wenigen Monaten den Sprung vom Datenanalysten zum Ingenieur für maschinelles Lernen schaffen. Ihr Unternehmen bittet Sie möglicherweise sogar, Modelle für maschinelles Lernen in der Produktion einzusetzen und zu lernen, wie man sie verwaltet.
Die Rolle eines Datenwissenschaftlers ist fließend und man muss mental auf die Rollenänderungen vorbereitet sein. Sie können Ihre Anpassungsfähigkeit und Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis stellen, indem Sie Erfahrungen hervorheben, bei denen Sie schnell ein neues Werkzeug oder eine neue Technik erlernen mussten oder bei denen Sie ein komplexes Problem erfolgreich gelöst haben.
Es ist äußerst wichtig, ein Online-Portfolio zu erstellen und es in Ihrem Lebenslauf zu teilen. Dies ermöglicht es den Personalmanagern, schnell einen Blick auf Ihre bisherigen Projekte und die Tools zu werfen, die Sie zur Lösung bestimmter Datenprobleme eingesetzt haben. Sie können sich kostenlos die Top-Plattform zum Erstellen eines Data-Science-Portfolios ansehen: 7 kostenlose Plattformen zum Aufbau eines starken Data-Science-Portfolios
Wenn Sie keinen Link zu Ihrem GitHub-Repository oder einer persönlichen Website einfügen, auf der Sie Ihre Projekte präsentieren, ist das eine verpasste Chance.
Eine wichtige Sache, die Sie bei der Einreichung Ihres Lebenslaufs für Bewerbungen beachten sollten, ist, ihn an die Stellenanforderungen anzupassen. Suchen Sie nach den für die Stelle erforderlichen Fähigkeiten und versuchen Sie, diese in Ihren Lebenslauf aufzunehmen, um Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch zu erhöhen. Neben Ihrem Lebenslauf können Networking und LinkedIn bei der Suche nach Jobs und freiberuflichen Projekten sehr hilfreich sein. Die konsequente Pflege Ihres LinkedIn-Profils und regelmäßige Veröffentlichungen können einen großen Beitrag zum Aufbau Ihrer beruflichen Präsenz leisten.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.
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- Quelle: https://www.kdnuggets.com/7-things-students-are-missing-in-a-data-science-resume?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-things-students-are-missing-in-a-data-science-resume
