Εικόνα από συγγραφέα
Καθώς σκέφτομαι τις μέρες μου ως φοιτητής, συνειδητοποιώ τώρα ότι υπήρχαν μερικά κρίσιμα στοιχεία που έλειπαν από το βιογραφικό μου για την επιστήμη των δεδομένων. Αυτές οι ελλείψεις πιθανότατα είχαν ως αποτέλεσμα την απόρριψή μου για διάφορες θέσεις εργασίας. Όχι μόνο δεν μπόρεσα να παρουσιάσω τον εαυτό μου ως πολύτιμο πλεονέκτημα σε πιθανές ομάδες, αλλά αγωνίστηκα επίσης να επιδείξω την ικανότητά μου να λύνω προβλήματα επιστήμης δεδομένων. Ωστόσο, με τον καιρό, βελτιώθηκα και συνεργάστηκα με πολλές ομάδες για να καταλάβω τι μου έλειπε και πώς θα μπορούσα να κάνω καλύτερα αν έπρεπε να ξεκινήσω από την αρχή.
Σε αυτό το ιστολόγιο, θα μοιραστώ τα 7 πράγματα που συχνά οι μαθητές παραβλέπουν στα βιογραφικά τους για την επιστήμη των δεδομένων, τα οποία μπορούν να εμποδίσουν τους διευθυντές προσλήψεων να τους καλούν για συνεντεύξεις.
Το να περιπλέκετε το βιογραφικό σας με τεχνικούς όρους, πάρα πολλές πληροφορίες ή μη συμβατικές μορφές μπορεί να οδηγήσει στην άμεση απόρριψή του. Το βιογραφικό σας θα πρέπει να είναι εύκολο να διαβαστεί και να κατανοηθεί, ακόμη και από κάποιον που δεν έχει βαθιά γνώση της επιστήμης δεδομένων. Χρησιμοποιήστε μια καθαρή, επαγγελματική διάταξη με σαφείς επικεφαλίδες, κουκκίδες και μια τυπική γραμματοσειρά. Αποφύγετε τα πυκνά μπλοκ κειμένου. Θυμηθείτε, ο στόχος είναι να μεταδώσετε τις δεξιότητες και τις εμπειρίες σας όσο το δυνατόν πιο γρήγορα και αποτελεσματικά στον υπεύθυνο προσλήψεων.
Όταν αναφέρετε τις προηγούμενες εργασιακές σας εμπειρίες ή έργα στην ενότητα εμπειρίας, συνιστάται να εστιάσετε σε ποσοτικοποιήσιμα επιτεύγματα αντί να αναφέρετε απλώς τις ευθύνες σας.
Για παράδειγμα, αντί να αναφέρετε "Αναπτυγμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης", θα μπορούσατε να γράψετε "Αναπτύχθηκε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που αύξησε τις πωλήσεις κατά 15%. Αυτό θα δείξει τον απτό αντίκτυπο της δουλειάς σας και θα δείξει την ικανότητά σας να οδηγείτε αποτελέσματα.
Όταν δημιουργείτε μια λίστα με τις τεχνικές σας δεξιότητες, είναι σημαντικό να επισημάνετε εκείνες που σχετίζονται άμεσα με την επιστήμη των δεδομένων. Αποφύγετε να συμπεριλάβετε δεξιότητες που δεν σχετίζονται με την επιστήμη των δεδομένων, όπως ο σχεδιασμός γραφικών ή η επεξεργασία βίντεο. Κρατήστε τη λίστα με τις δεξιότητές σας συνοπτική και γράψτε τον αριθμό των ετών εμπειρίας που έχετε σε καθεμία.
Φροντίστε να αναφέρετε γλώσσες προγραμματισμού όπως Python ή R, εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων όπως Tableau ή Power BI και εργαλεία ανάλυσης δεδομένων όπως SQL ή panda. Επιπλέον, αξίζει να αναφέρετε την εμπειρία σας με δημοφιλείς βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης, όπως η PyTorch ή η scikit-learn.
Η επιστήμη των δεδομένων δεν εξαρτάται αποκλειστικά από τεχνικές ικανότητες. Οι δεξιότητες συνεργασίας και επικοινωνίας είναι ζωτικής σημασίας. Η συμπερίληψη εμπειριών όπου εργαστήκατε ως μέλος μιας ομάδας, ειδικά σε πολυεπιστημονικά περιβάλλοντα ή περιπτώσεις όπου κοινοποιήσατε σύνθετες πληροφορίες δεδομένων σε μη τεχνικούς ενδιαφερόμενους, μπορεί να καταδείξει τις ήπιες δεξιότητές σας.
Οι εργοδότες εκτιμούν την πρακτική, πρακτική εμπειρία στον τομέα της επιστήμης δεδομένων. Εάν έχετε ολοκληρώσει πρακτική άσκηση, έργα ή έρευνα στην επιστήμη των δεδομένων, φροντίστε να τονίσετε αυτές τις εμπειρίες στο βιογραφικό σας. Συμπεριλάβετε λεπτομέρειες σχετικά με τα έργα στα οποία εργαστήκατε, τα εργαλεία και τις τεχνολογίες που χρησιμοποιήσατε και τα αποτελέσματα που επιτύχατε.
Οι μαθητές συχνά υποτιμούν τη δύναμη της προβολής σχετικών έργων. Είτε πρόκειται για εργασία τάξης, για ένα έργο ορόσημο ή για κάτι που δημιουργήσατε για διασκέδαση, συμπεριλάβετε έργα που επιδεικνύουν τις δεξιότητές σας στην ανάλυση δεδομένων, τον προγραμματισμό, τη μηχανική μάθηση και την επίλυση προβλημάτων. Φροντίστε να περιγράψετε τον στόχο του έργου, τον ρόλο σας, τα εργαλεία και τις τεχνικές που χρησιμοποιούνται και το αποτέλεσμα. Οι σύνδεσμοι προς αποθετήρια GitHub ή ιστότοπους έργων μπορούν επίσης να προσθέσουν αξιοπιστία.
Ο τομέας της επιστήμης δεδομένων εξελίσσεται συνεχώς και οι εργοδότες αναζητούν υποψηφίους που μπορούν να προσαρμοστούν σε νέες προκλήσεις και τεχνολογίες.
Ως επιστήμονας δεδομένων, μπορεί να βρεθείτε να μεταπηδήσετε από αναλυτής δεδομένων σε μηχανικός μηχανικής μάθησης σε λίγους μόνο μήνες. Η εταιρεία σας μπορεί ακόμη και να σας ζητήσει να αναπτύξετε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης στην παραγωγή και να μάθετε πώς να τα διαχειρίζεστε.
Ο ρόλος ενός επιστήμονα δεδομένων είναι ρευστός και πρέπει να είσαι διανοητικά προετοιμασμένος για τις αλλαγές ρόλων. Μπορείτε να επιδείξετε την προσαρμοστικότητα και τις δεξιότητές σας στην επίλυση προβλημάτων επισημαίνοντας τυχόν εμπειρίες στις οποίες έπρεπε να μάθετε γρήγορα ένα νέο εργαλείο ή τεχνική ή όταν αντιμετωπίσατε με επιτυχία ένα περίπλοκο πρόβλημα.
Η δημιουργία ενός διαδικτυακού χαρτοφυλακίου και η κοινή χρήση του στο βιογραφικό σας είναι εξαιρετικά σημαντική. Αυτό θα επιτρέψει στους υπεύθυνους προσλήψεων να ρίξουν γρήγορα μια ματιά στα προηγούμενα έργα σας και τα εργαλεία που χρησιμοποιήσατε για την επίλυση ορισμένων προβλημάτων δεδομένων. Μπορείτε να δείτε την κορυφαία πλατφόρμα για τη δημιουργία ενός χαρτοφυλακίου επιστήμης δεδομένων δωρεάν: 7 δωρεάν πλατφόρμες για τη δημιουργία ενός ισχυρού χαρτοφυλακίου επιστήμης δεδομένων
Η αποτυχία να συμπεριλάβετε έναν σύνδεσμο προς το αποθετήριο του GitHub ή έναν προσωπικό ιστότοπο όπου προβάλλετε τα έργα σας είναι μια χαμένη ευκαιρία.
Ένα σημαντικό πράγμα που πρέπει να έχετε κατά νου κατά την υποβολή του βιογραφικού σας για αιτήσεις εργασίας είναι να το τροποποιήσετε σύμφωνα με τις απαιτήσεις εργασίας. Αναζητήστε τις δεξιότητες που απαιτούνται για τη δουλειά και προσπαθήστε να τις συμπεριλάβετε στο βιογραφικό σας για να αυξήσετε τις πιθανότητές σας να πάρετε μια κλήση συνέντευξης. Εκτός από το βιογραφικό σας, η δικτύωση και το LinkedIn μπορούν να σας βοηθήσουν πολύ στην εύρεση θέσεων εργασίας και ανεξάρτητων έργων. Η συνεχής διατήρηση του προφίλ σας στο LinkedIn και η τακτική ανάρτηση μπορεί να συμβάλει σημαντικά στην καθιέρωση της επαγγελματικής σας παρουσίας.
Αμπίντ Αλί Αουάν (@1abidaliawan) είναι πιστοποιημένος επαγγελματίας επιστήμονας δεδομένων που λατρεύει την κατασκευή μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Επί του παρόντος, εστιάζει στη δημιουργία περιεχομένου και στη σύνταξη τεχνικών ιστολογίων για τη μηχανική μάθηση και τις τεχνολογίες επιστήμης δεδομένων. Ο Abid είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου στη διαχείριση τεχνολογίας και πτυχίου στη μηχανική τηλεπικοινωνιών. Το όραμά του είναι να δημιουργήσει ένα προϊόν τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας ένα νευρωνικό δίκτυο γραφημάτων για μαθητές που παλεύουν με ψυχικές ασθένειες.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: 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
