データサイエンスなどのハイテク分野でも履歴書の提出が必要なのは皮肉なことのように聞こえるかもしれませんが、求人のリストをざっと見ただけでも、これが真実であることが証明されるはずです。 最も技術志向の企業でさえ、マネージャーと人事部門のスタッフは、実際には印象的な履歴書を持つ候補者を探しています。 これは、一部の申請者が真実を伸ばすことを奨励するかもしれません。

ITまたはデータサイエンスの分野での仕事に応募する場合は、これを行いたくありません。 統計を追加することを検討し、 他のデータポイント あなたが正確な数を持っていなくても、あなたの前の仕事について。 これにより、間違ったことを示唆することなく、専門家として自分を宣伝する自由が得られます。

データサイエンスの履歴書で真実が非常に重要である理由

人的資源の取締役は、彼らが代表するほとんどの企業の技術資源に直接関係していないかもしれませんが、それは彼らがその企業の他の誰もが依存している同じツールを活用できないという意味ではありません。 それは彼らが嘘を見つけることを意味するので、あなたはあなたが真実を言っていることを確認するためにあなたの履歴書のすべてを調べたいと思うでしょう。

そうは言っても、履歴書の理想的な長さは どこか475-600語、だからあなたはそこにフィラーを入れるための圧力を受けているように感じるべきではありません。 特に、一部のレビュー担当者がXNUMX日に確認しなければならない履歴書の数を考えると、短くて甘いルールがXNUMX日を支配します。 アプリは確かに履歴書を自動的に処理し、個人的な偏見がレビュープロセスに漏れるのを防ぐために使用されますが、最終的な決定は依然として主要なデータサイエンス企業の人間によって行われます。

結果として、あなたは簡潔で真実でありたいと思っています。 おそらく最も重要なことは、応募する仕事の種類に合った方法で情報を提示したいということです。

希望する方法で履歴書をフォーマットする

専門職の従業員に自動化された履歴書申請プロセスを使用している企業は比較的少数です。 これらは通常、小売業など、大幅な売上高が見込まれる施設にのみ導入されます。 大量の情報を管理する場所でプロレベルのキャリアに応募する人は、昔ながらの履歴書を提出する必要があるでしょう。

ますます多くの企業が実際に潜在的な採用者に履歴書を従来のフラットテキストファイルとして提出するように求めています。これはほとんどすべてのソフトウェアで編集可能である必要があります。 GNU / Linux、Windows、Macプラットフォームの対決に関しては、コンピューターの専門家が均等に分かれる傾向があることを考えると、これはかなり良いニュースです。 履歴書の作成 これらの要件を満たすのは、お気に入りのメモ帳アプリケーションを起動して入力するのと同じくらい簡単です。

他の組織は、過去XNUMX年かXNUMX年以内に法曹界で最初に目立つようになった、ローマのエグゼクティブ形式にさらに大きく依存し始めています。 これには、どのセクションを含めるかについてもっと注意する必要があるかもしれませんが、それでも雇用履歴に夢中になりたくないでしょう。

実際、一部のオブザーバーは、業界のインサイダーは、あなたが過去に働いた可能性のある場所よりもスキルに関心を持っていると感じています。

歴史と現在のバランス

過去に、ITやデータサイエンスの分野とは関係のないいくつかの仕事をしたことがある可能性があります。 特に印象的な場合はこれらを含めることをお勧めしますが、高校時代の夏の仕事にまでさかのぼる完全な雇用履歴を書く必要はありません。 代わりに、あなたはあなたが持っていることを示す仕事に物事を絞り込むことを望むかもしれません データ分析のバックグラウンド.

あなたは確かにあなたが持っているかもしれない関連する教育経験や専門資格を含めたいと思うでしょう、しかし最近より多くの雇用者はあなたがあなたが申請している種類の仕事をする方法を知っているという証拠をおそらく探しています。 専用の追加を検討してください 技術スキルセクション それはあなたの様々な能力のすべてを詳しく説明しています。

自慢したり、恥知らずに自己宣伝をしたりしたくはありませんが、自分が得意だと個人的に感じる分野については正直である必要があります。潜在的な雇用主は、このリストに記載されていることは何でもできると期待しているので、正直ですが、可能な限り最高の光の中で自分自身を示すことを恐れないでください。

終わったら、最終的に履歴書を提出する前に、物事を数回読んでください。 校正に少し余分な時間をかけると、他の方法では見つけられなかったかもしれないエラーを見つけるのに役立ちます。

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出典：https：//www.smartdatacollective.com/writing-ideal-resume-for-next-job-in-data-science/