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जैसा कि मैं एक छात्र के रूप में अपने दिनों को याद करता हूं, अब मुझे एहसास हुआ कि कुछ महत्वपूर्ण तत्व थे जो मेरे डेटा साइंस बायोडाटा से गायब थे। संभवतः इन कमियों के परिणामस्वरूप मुझे विभिन्न नौकरी पदों के लिए अस्वीकार कर दिया गया। न केवल मैं खुद को संभावित टीमों के सामने एक मूल्यवान संपत्ति के रूप में पेश करने में असमर्थ था, बल्कि मुझे डेटा विज्ञान समस्याओं को हल करने की अपनी क्षमता दिखाने के लिए भी संघर्ष करना पड़ा। हालाँकि, समय के साथ, मैं बेहतर हो गया और कई टीमों के साथ सहयोग किया ताकि यह पता लगाया जा सके कि मुझमें क्या कमी थी और अगर मुझे फिर से शुरुआत करनी होती तो मैं कैसे बेहतर कर सकता था।
इस ब्लॉग में, मैं उन 7 चीजों को साझा करूंगा जो छात्र अक्सर अपने डेटा साइंस रिज्यूमे में नजरअंदाज कर देते हैं, जो प्रबंधकों को साक्षात्कार के लिए बुलाने से रोक सकती हैं।
अपने बायोडाटा को तकनीकी शब्दों, बहुत अधिक जानकारी या अपरंपरागत प्रारूपों से जटिल बनाने से इसे तुरंत अस्वीकार किया जा सकता है। आपका बायोडाटा पढ़ने और समझने में आसान होना चाहिए, यहां तक कि डेटा विज्ञान में गहराई से पारंगत न होने वाले व्यक्ति के लिए भी। स्पष्ट शीर्षकों, बुलेट बिंदुओं और एक मानक फ़ॉन्ट के साथ एक साफ़, पेशेवर लेआउट का उपयोग करें। पाठ के सघन खंडों से बचें. याद रखें, लक्ष्य आपके कौशल और अनुभवों को भर्ती करने वाले प्रबंधक को यथासंभव शीघ्र और प्रभावी ढंग से संप्रेषित करना है।
जब आप अपने पिछले कार्य अनुभवों या परियोजनाओं को अनुभव अनुभाग में सूचीबद्ध कर रहे हैं, तो केवल अपनी जिम्मेदारियों को सूचीबद्ध करने के बजाय मात्रात्मक उपलब्धियों पर ध्यान केंद्रित करने की सिफारिश की जाती है।
उदाहरण के लिए, "विकसित मशीन लर्निंग मॉडल" बताने के बजाय, आप "एक मशीन लर्निंग मॉडल विकसित किया जिससे बिक्री में 15% की वृद्धि हुई" लिख सकते हैं। यह आपके काम के वास्तविक प्रभाव को प्रदर्शित करेगा और परिणाम लाने की आपकी क्षमता को प्रदर्शित करेगा।
अपने तकनीकी कौशल की सूची बनाते समय, उन कौशलों को उजागर करना महत्वपूर्ण है जो डेटा विज्ञान से सीधे तौर पर प्रासंगिक हैं। ऐसे कौशलों को शामिल करने से बचें जो डेटा विज्ञान से संबंधित नहीं हैं, जैसे ग्राफिक डिज़ाइनिंग या वीडियो संपादन। अपने कौशलों की सूची संक्षिप्त रखें, और प्रत्येक में आपके पास कितने वर्षों का अनुभव है, यह लिखें।
पायथन या आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं, टेबलौ या पावर बीआई जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल और एसक्यूएल या पांडा जैसे डेटा विश्लेषण टूल का उल्लेख करना सुनिश्चित करें। इसके अतिरिक्त, PyTorch या scikit-learn जैसी लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ आपके अनुभव का उल्लेख करना उचित है।
डेटा विज्ञान केवल तकनीकी क्षमताओं पर निर्भर नहीं है। सहयोग और संचार कौशल महत्वपूर्ण हैं। उन अनुभवों को शामिल करना जहां आपने एक टीम के हिस्से के रूप में काम किया है, विशेष रूप से बहु-विषयक सेटिंग्स या उदाहरणों में जहां आपने गैर-तकनीकी हितधारकों को जटिल डेटा अंतर्दृष्टि संचारित किया है, आपके सॉफ्ट कौशल को प्रदर्शित कर सकते हैं।
नियोक्ता डेटा विज्ञान के क्षेत्र में व्यावहारिक, व्यावहारिक अनुभव को महत्व देते हैं। यदि आपने डेटा साइंस में इंटर्नशिप, प्रोजेक्ट या शोध पूरा कर लिया है, तो अपने बायोडाटा में इन अनुभवों को उजागर करना सुनिश्चित करें। उन परियोजनाओं के बारे में विवरण शामिल करें जिन पर आपने काम किया, आपके द्वारा उपयोग किए गए उपकरण और तकनीकें और आपके द्वारा प्राप्त परिणाम।
छात्र अक्सर प्रासंगिक परियोजनाओं को प्रदर्शित करने की शक्ति को कम आंकते हैं। चाहे वह क्लास असाइनमेंट हो, कैपस्टोन प्रोजेक्ट हो, या कुछ ऐसा जो आपने मनोरंजन के लिए बनाया हो, इसमें ऐसे प्रोजेक्ट शामिल हैं जो डेटा विश्लेषण, प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग और समस्या-समाधान में आपके कौशल को प्रदर्शित करते हैं। परियोजना लक्ष्य, अपनी भूमिका, उपयोग किए गए उपकरण और तकनीकों और परिणाम का वर्णन करना सुनिश्चित करें। GitHub रिपॉजिटरी या प्रोजेक्ट वेबसाइटों के लिंक भी विश्वसनीयता जोड़ सकते हैं।
डेटा विज्ञान का क्षेत्र लगातार विकसित हो रहा है, और नियोक्ता ऐसे उम्मीदवारों की तलाश कर रहे हैं जो नई चुनौतियों और प्रौद्योगिकियों को अपना सकें।
एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आप कुछ ही महीनों में खुद को डेटा विश्लेषक से मशीन लर्निंग इंजीनियर बनते हुए पा सकते हैं। आपकी कंपनी आपसे उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल तैनात करने और उन्हें प्रबंधित करने का तरीका सीखने के लिए भी कह सकती है।
एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका तरल होती है, और आपको भूमिका में बदलाव के लिए मानसिक रूप से तैयार रहना होगा। आप ऐसे किसी भी अनुभव को उजागर करके अपनी अनुकूलन क्षमता और समस्या-समाधान कौशल का प्रदर्शन कर सकते हैं जिसमें आपको कोई नया उपकरण या तकनीक जल्दी से सीखनी पड़ी हो, या जहां आपने किसी जटिल समस्या से सफलतापूर्वक निपटा हो।
एक ऑनलाइन पोर्टफोलियो बनाना और उसे अपने बायोडाटा पर साझा करना बेहद महत्वपूर्ण है। इससे नियुक्ति करने वाले प्रबंधक आपकी पिछली परियोजनाओं और कुछ डेटा समस्याओं को हल करने के लिए आपके द्वारा उपयोग किए गए टूल पर तुरंत नज़र डाल सकेंगे। आप निःशुल्क डेटा विज्ञान पोर्टफोलियो बनाने के लिए शीर्ष प्लेटफ़ॉर्म देख सकते हैं: एक मजबूत डेटा साइंस पोर्टफोलियो बनाने के लिए 7 फ्री प्लेटफॉर्म
अपने GitHub रिपॉजिटरी या एक निजी वेबसाइट जहां आप अपनी परियोजनाओं का प्रदर्शन करते हैं, का लिंक शामिल करने में विफल होना एक अवसर चूक गया है।
नौकरी आवेदन के लिए अपना बायोडाटा जमा करते समय ध्यान रखने योग्य एक महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे नौकरी की आवश्यकताओं के अनुसार संशोधित करें। नौकरी के लिए आवश्यक कौशल की तलाश करें और साक्षात्कार कॉल प्राप्त करने की संभावना बढ़ाने के लिए उन्हें अपने बायोडाटा में शामिल करने का प्रयास करें। आपके बायोडाटा के अलावा, नेटवर्किंग और लिंक्डइन नौकरी और फ्रीलांस प्रोजेक्ट खोजने में बहुत मददगार हो सकते हैं। अपनी लिंक्डइन प्रोफ़ाइल को लगातार बनाए रखना और नियमित रूप से पोस्ट करना आपकी पेशेवर उपस्थिति स्थापित करने में काफी मदद कर सकता है।
आबिद अली अवनी (@1अबिदलियावान) एक प्रमाणित डेटा वैज्ञानिक पेशेवर है जिसे मशीन लर्निंग मॉडल बनाना पसंद है। वर्तमान में, वह सामग्री निर्माण और मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों पर तकनीकी ब्लॉग लिखने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। आबिद के पास प्रौद्योगिकी प्रबंधन में मास्टर डिग्री और दूरसंचार इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री है। उनका दृष्टिकोण मानसिक बीमारी से जूझ रहे छात्रों के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके एआई उत्पाद बनाना है।
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- स्रोत: 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
