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학생 시절을 돌이켜보면, 데이터 과학 이력서에 몇 가지 중요한 요소가 빠졌음을 이제 깨달았습니다. 이러한 결점으로 인해 다양한 직위에서 거절당하게 되었을 수도 있습니다. 나는 잠재적인 팀에게 귀중한 자산으로 나 자신을 보여줄 수 없었을 뿐만 아니라 데이터 과학 문제를 해결하는 능력을 보여주기 위해 고군분투했습니다. 그러나 시간이 지나면서 나는 나아졌고 여러 팀과 협력하여 내가 놓친 것이 무엇인지, 다시 시작해야 할 경우 어떻게 하면 더 잘할 수 있는지 알아냈습니다.

이 블로그에서는 학생들이 데이터 과학 이력서에서 종종 간과하는 7가지 사항을 공유하겠습니다. 이로 인해 채용 관리자가 인터뷰를 위해 전화하지 못하게 될 수 있습니다. 

기술적인 용어, 너무 많은 정보 또는 틀에 얽매이지 않는 형식으로 이력서를 복잡하게 만들면 즉시 거절될 수 있습니다. 이력서는 데이터 과학에 깊이 정통하지 않은 사람이라도 쉽게 읽고 이해할 수 있어야 합니다. 명확한 제목, 주요 항목 및 표준 글꼴을 갖춘 깔끔하고 전문적인 레이아웃을 사용하세요. 빽빽한 텍스트 블록을 피하세요. 목표는 채용 관리자에게 가능한 한 빠르고 효과적으로 귀하의 기술과 경험을 전달하는 것입니다.

경험란에 이전 업무 경험이나 프로젝트를 나열할 때, 단순히 책임을 나열하기보다는 수치화 가능한 성과에 중점을 두는 것이 좋습니다. 

예를 들어, "기계 학습 모델 개발"이라고 쓰는 대신 "매출을 15% 증가시키는 기계 학습 모델 개발"이라고 쓸 수 있습니다. 이는 귀하의 작업이 가시적으로 미치는 영향을 보여주고 결과를 이끌어내는 능력을 보여줄 것입니다.

기술 목록을 작성할 때 데이터 과학과 직접적으로 관련된 기술을 강조하는 것이 중요합니다. 그래픽 디자인이나 비디오 편집 등 데이터 과학과 관련이 없는 기술은 포함하지 마세요. 기술 목록을 간결하게 유지하고 각 기술에 대한 경력 연수를 기록하십시오. 

Python이나 R과 같은 프로그래밍 언어, Tableau나 Power BI와 같은 데이터 시각화 도구, SQL이나 Pandas와 같은 데이터 분석 도구를 언급하세요. 또한 PyTorch 또는 scikit-learn과 같은 인기 있는 기계 학습 라이브러리에 대한 경험을 언급할 가치가 있습니다.

데이터 과학은 기술적 능력에만 의존하지 않습니다. 협업과 의사소통 능력이 중요합니다. 팀의 일원으로 일한 경험, 특히 다양한 분야의 환경이나 기술이 아닌 이해관계자에게 복잡한 데이터 통찰력을 전달한 경우를 포함하면 소프트 스킬을 입증할 수 있습니다.

고용주는 데이터 과학 분야에서 실제적이고 실무적인 경험을 중요하게 생각합니다. 데이터 과학 분야의 인턴십, 프로젝트 또는 연구를 완료한 경우 이력서에 이러한 경험을 강조하세요. 귀하가 수행한 프로젝트, 사용한 도구 및 기술, 달성한 결과에 대한 세부 정보를 포함하십시오.

학생들은 종종 관련 프로젝트 소개의 힘을 과소평가합니다. 수업 과제, 최종 프로젝트 또는 재미로 만든 프로젝트 등 데이터 분석, 프로그래밍, 기계 학습 및 문제 해결 기술을 보여주는 프로젝트를 포함하세요. 프로젝트 목표, 귀하의 역할, 사용된 도구 및 기술, 결과를 설명하십시오. GitHub 저장소나 프로젝트 웹사이트에 대한 링크도 신뢰성을 높일 수 있습니다.

데이터 과학 분야는 지속적으로 발전하고 있으며 고용주는 새로운 과제와 기술에 적응할 수 있는 후보자를 찾고 있습니다. 

데이터 과학자로서 당신은 단 몇 달 만에 데이터 분석가에서 기계 학습 엔지니어로 도약할 수 있습니다. 회사에서 기계 학습 모델을 프로덕션에 배포하고 관리 방법을 배우도록 요청할 수도 있습니다. 

데이터 과학자의 역할은 유동적이며, 역할 변화에 정신적으로 대비해야 합니다. 새로운 도구나 기술을 빨리 배워야 했던 경험이나 복잡한 문제를 성공적으로 해결한 경험을 강조하여 적응력과 문제 해결 능력을 보여줄 수 있습니다.

온라인 포트폴리오를 만들고 이를 이력서에 공유하는 것은 매우 중요합니다. 이를 통해 채용 관리자는 이전 프로젝트와 특정 데이터 문제를 해결하는 데 사용한 도구를 빠르게 살펴볼 수 있습니다. 데이터 과학 포트폴리오를 무료로 생성할 수 있는 최고의 플랫폼을 확인해 보세요. 강력한 데이터 과학 포트폴리오 구축을 위한 7가지 무료 플랫폼

프로젝트를 소개하는 GitHub 저장소나 개인 웹사이트에 대한 링크를 포함하지 않는 것은 기회를 놓치는 것입니다. 

취업 지원을 위해 이력서를 제출할 때 명심해야 할 중요한 사항 중 하나는 직무 요구 사항에 따라 이력서를 수정하는 것입니다. 해당 직무에 필요한 기술을 찾아보고 이를 이력서에 포함시켜 면접 전화를 받을 확률을 높이세요. 이력서 외에도 네트워킹 및 LinkedIn은 일자리 및 프리랜서 프로젝트를 찾는 데 매우 도움이 될 수 있습니다. LinkedIn 프로필을 지속적으로 유지하고 정기적으로 게시물을 게시하면 전문적인 입지를 확립하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
 
 

아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)는 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.

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• 출처: 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