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En réfléchissant à mes années d'étudiant, je réalise maintenant qu'il manquait quelques éléments cruciaux dans mon CV en science des données. Ces lacunes ont probablement conduit à mon rejet de divers postes. Non seulement j’étais incapable de me présenter comme un atout précieux auprès d’équipes potentielles, mais j’avais également du mal à démontrer ma capacité à résoudre des problèmes de science des données. Cependant, avec le temps, je me suis amélioré et j'ai collaboré avec plusieurs équipes pour comprendre ce qui me manquait et comment je pourrais faire mieux si je devais recommencer.
Dans ce blog, je partagerai les 7 éléments que les étudiants négligent souvent dans leur CV en science des données, ce qui peut empêcher les responsables du recrutement de les appeler pour des entretiens.
Compliquer votre CV avec des termes techniques, trop d'informations ou des formats non conventionnels peut conduire à son rejet immédiat. Votre CV doit être facile à lire et à comprendre, même par une personne peu familiarisée avec la science des données. Utilisez une mise en page épurée et professionnelle avec des titres clairs, des puces et une police standard. Évitez les blocs de texte denses. N'oubliez pas que l'objectif est de communiquer vos compétences et expériences aussi rapidement et efficacement que possible au responsable du recrutement.
Lorsque vous énumérez vos expériences professionnelles ou projets antérieurs dans la section expérience, il est recommandé de vous concentrer sur des réalisations quantifiables plutôt que de simplement énumérer vos responsabilités.
Par exemple, au lieu d'indiquer « Développement de modèles d'apprentissage automatique », vous pourriez écrire « Développement d'un modèle d'apprentissage automatique qui a augmenté les ventes de 15 % ». Cela démontrera l’impact tangible de votre travail et mettra en valeur votre capacité à générer des résultats.
Lors de la création d'une liste de vos compétences techniques, il est crucial de mettre en évidence celles qui sont directement pertinentes pour la science des données. Évitez d'inclure des compétences qui ne sont pas liées à la science des données, comme la conception graphique ou le montage vidéo. Gardez votre liste de compétences concise et écrivez le nombre d’années d’expérience que vous avez dans chacune.
Assurez-vous de mentionner les langages de programmation comme Python ou R, les outils de visualisation de données comme Tableau ou Power BI et les outils d'analyse de données comme SQL ou pandas. De plus, il convient de mentionner votre expérience avec les bibliothèques d'apprentissage automatique populaires telles que PyTorch ou scikit-learn.
La science des données ne dépend pas uniquement des capacités techniques. Les compétences en matière de collaboration et de communication sont cruciales. Inclure des expériences où vous avez travaillé au sein d'une équipe, en particulier dans des contextes multidisciplinaires ou des cas où vous avez communiqué des informations complexes sur des données à des parties prenantes non techniques, peut démontrer vos compétences générales.
Les employeurs apprécient l’expérience pratique et concrète dans le domaine de la science des données. Si vous avez effectué des stages, des projets ou des recherches en science des données, assurez-vous de mettre en évidence ces expériences dans votre CV. Incluez des détails sur les projets sur lesquels vous avez travaillé, les outils et technologies que vous avez utilisés et les résultats que vous avez obtenus.
Les étudiants sous-estiment souvent le pouvoir de présenter des projets pertinents. Qu'il s'agisse d'un devoir de classe, d'un projet de synthèse ou de quelque chose que vous avez construit pour le plaisir, incluez des projets qui démontrent vos compétences en analyse de données, en programmation, en apprentissage automatique et en résolution de problèmes. Assurez-vous de décrire l'objectif du projet, votre rôle, les outils et techniques utilisés et le résultat. Les liens vers les référentiels GitHub ou les sites Web de projets peuvent également ajouter de la crédibilité.
Le domaine de la science des données est en constante évolution et les employeurs recherchent des candidats capables de s'adapter aux nouveaux défis et technologies.
En tant que data scientist, vous pourriez passer du statut d’analyste de données à celui d’ingénieur en apprentissage automatique en quelques mois seulement. Votre entreprise peut même vous demander de déployer des modèles d'apprentissage automatique en production et d'apprendre à les gérer.
Le rôle d'un data scientist est fluide et vous devez être mentalement préparé aux changements de rôle. Vous pouvez démontrer votre adaptabilité et vos capacités de résolution de problèmes en mettant en évidence les expériences au cours desquelles vous avez dû apprendre rapidement un nouvel outil ou une nouvelle technique, ou dans lesquelles vous avez résolu avec succès un problème complexe.
Créer un portfolio en ligne et le partager sur votre CV est extrêmement important. Cela permettra aux responsables du recrutement d'avoir rapidement un aperçu de vos projets précédents et des outils que vous avez utilisés pour résoudre certains problèmes de données. Vous pouvez consulter gratuitement la meilleure plateforme pour créer un portfolio de science des données : 7 plates-formes gratuites pour créer un portefeuille solide de science des données
Ne pas inclure de lien vers votre référentiel GitHub ou un site Web personnel sur lequel vous présentez vos projets est une opportunité manquée.
Une chose importante à garder à l’esprit lors de la soumission de votre CV pour une candidature à un emploi est de le modifier en fonction des exigences du poste. Recherchez les compétences requises pour le poste et essayez de les inclure dans votre CV pour augmenter vos chances d'obtenir un entretien téléphonique. Outre votre CV, le réseautage et LinkedIn peuvent être très utiles pour trouver des emplois et des projets indépendants. Maintenir systématiquement votre profil LinkedIn et publier régulièrement peut grandement contribuer à établir votre présence professionnelle.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un professionnel certifié en data scientist qui adore créer des modèles d'apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et rédige des blogs techniques sur les technologies d'apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d'une maîtrise en gestion technologique et d'un baccalauréat en ingénierie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d’IA utilisant un réseau neuronal graphique pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.
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- La source: 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
