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学生時代を振り返ってみると、データ サイエンスの履歴書にいくつかの重要な要素が欠けていたことに気づきました。これらの欠点のせいで、おそらく私はさまざまな職で不採用になったのでしょう。私は潜在的なチームに対して自分自身を貴重な人材として示すことができなかっただけでなく、データ サイエンスの問題を解決する自分の能力を示すのにも苦労しました。しかし、時間が経つにつれて、私は改善し、複数のチームと協力して、自分に何が欠けているのか、最初からやり直す必要がある場合はどうすればより良くできるかを見つけ出しました。
このブログでは、学生がデータ サイエンスの履歴書で見落としがちな 7 つの点を共有します。これにより、採用担当者が学生を面接に呼び出すことができなくなります。
専門用語や多すぎる情報、型破りな形式などで履歴書が複雑になると、すぐに不採用になる可能性があります。履歴書は、データ サイエンスに詳しくない人でも読みやすく、理解しやすいものでなければなりません。明確な見出し、箇条書き、標準フォントを備えたクリーンでプロフェッショナルなレイアウトを使用します。密集したテキストブロックは避けてください。目標は、あなたのスキルと経験をできるだけ早く、効果的に採用担当者に伝えることであることを忘れないでください。
経験セクションにこれまでの仕事の経験やプロジェクトを記載する場合は、単に自分の責任を記載するのではなく、定量化可能な成果に焦点を当てることをお勧めします。
たとえば、「機械学習モデルを開発した」と記述する代わりに、「売上が 15% 増加した機械学習モデルを開発した」と書くこともできます。これにより、あなたの仕事の具体的な影響が実証され、結果を推進するあなたの能力が証明されます。
技術スキルのリストを作成するときは、データ サイエンスに直接関連するスキルを強調することが重要です。グラフィック デザインやビデオ編集など、データ サイエンスに関連しないスキルは含めないでください。スキルのリストは簡潔にし、それぞれのスキルの経験年数を書きます。
Python や R などのプログラミング言語、Tableau や Power BI などのデータ視覚化ツール、SQL や pandas などのデータ分析ツールについても必ず言及してください。さらに、PyTorch や scikit-learn などの一般的な機械学習ライブラリの使用経験についても言及する価値があります。
データサイエンスは技術的な能力だけに依存しているわけではありません。コラボレーションとコミュニケーションのスキルが重要です。チームの一員として働いた経験、特に複数の専門分野にまたがる環境や、複雑なデータの洞察を技術者以外の関係者に伝えた経験を含めることで、あなたのソフト スキルを証明できます。
雇用主は、データ サイエンスの分野での実践的な実践経験を重視します。データ サイエンスのインターンシップ、プロジェクト、または研究を完了した場合は、履歴書でこれらの経験を必ず強調してください。取り組んだプロジェクト、使用したツールとテクノロジー、達成した結果についての詳細を含めます。
学生は、関連プロジェクトを紹介することの力を過小評価することがよくあります。クラスの課題、キャップストーン プロジェクト、または趣味で構築したものであっても、データ分析、プログラミング、機械学習、問題解決のスキルを実証するプロジェクトを含めてください。プロジェクトの目標、自分の役割、使用したツールとテクニック、結果を必ず説明してください。 GitHub リポジトリやプロジェクト Web サイトへのリンクも信頼性を高めることができます。
データ サイエンスの分野は進化し続けており、雇用主は新しい課題やテクノロジーに適応できる候補者を求めています。
データ サイエンティストは、わずか数か月でデータ アナリストから機械学習エンジニアになれるかもしれません。会社から、機械学習モデルを本番環境にデプロイし、その管理方法を学ぶように求められる場合もあります。
データ サイエンティストの役割は流動的であるため、役割の変化に対して心の準備をしておく必要があります。新しいツールやテクニックをすぐに学ばなければならなかった経験や、複雑な問題にうまく対処した経験を強調することで、適応力と問題解決スキルを証明できます。
オンラインでポートフォリオを作成し、履歴書で共有することは非常に重要です。これにより、採用担当者は、以前のプロジェクトや、特定のデータの問題を解決するために使用したツールをすぐに確認できるようになります。データ サイエンス ポートフォリオを作成するためのトップ プラットフォームを無料でチェックできます。 強力なデータ サイエンス ポートフォリオを構築するための 7 つの無料プラットフォーム
GitHub リポジトリまたはプロジェクトを紹介する個人 Web サイトへのリンクを含めないと、機会を逃すことになります。
求人応募のために履歴書を提出する際に留意すべき重要なことの 1 つは、職務要件に応じて履歴書を修正することです。その仕事に必要なスキルを探し、それを履歴書に含めるようにして、面接の電話を受ける可能性を高めましょう。履歴書とは別に、ネットワーキングと LinkedIn は、仕事やフリーランスのプロジェクトを見つけるのに非常に役立ちます。 LinkedIn プロフィールを一貫して維持し、定期的に投稿することは、プロフェッショナルとしての存在感を確立するのに大いに役立ちます。
アビッド・アリ・アワン (@ 1abidaliawan) は、機械学習モデルの構築を愛する認定データ サイエンティストのプロフェッショナルです。現在はコンテンツ制作に注力し、機械学習やデータサイエンス技術に関する技術ブログを執筆している。アビッドは、テクノロジー管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。彼のビジョンは、精神疾患に苦しむ学生のためにグラフ ニューラル ネットワークを使用して AI 製品を構築することです。
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- 情報源： 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
