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Ao refletir sobre meus dias como estudante, agora percebo que faltavam alguns elementos cruciais em meu currículo de ciência de dados. Essas deficiências provavelmente resultaram na minha rejeição para vários cargos. Não só fui incapaz de me apresentar como um recurso valioso para equipes em potencial, mas também tive dificuldades para mostrar minha capacidade de resolver problemas de ciência de dados. No entanto, com o tempo, melhorei e colaborei com várias equipes para descobrir o que estava faltando e como poderia fazer melhor se tivesse que começar de novo.
Neste blog, compartilharei sete coisas que os alunos costumam ignorar em seus currículos de ciência de dados, o que pode impedir que os gerentes de contratação os convoquem para entrevistas.
Complicar seu currículo com termos técnicos, muita informação ou formatos não convencionais pode fazer com que ele seja rejeitado imediatamente. Seu currículo deve ser fácil de ler e entender, mesmo por alguém não profundamente versado em ciência de dados. Use um layout limpo e profissional com títulos claros, marcadores e uma fonte padrão. Evite blocos densos de texto. Lembre-se de que o objetivo é comunicar suas habilidades e experiências da maneira mais rápida e eficaz possível ao gerente de contratação.
Ao listar suas experiências de trabalho ou projetos anteriores na seção de experiência, é recomendável focar em realizações quantificáveis, em vez de simplesmente listar suas responsabilidades.
Por exemplo, em vez de declarar “Desenvolvi modelos de aprendizado de máquina”, você poderia escrever “Desenvolvi um modelo de aprendizado de máquina que aumentou as vendas em 15%”. Isso demonstrará o impacto tangível do seu trabalho e mostrará sua capacidade de gerar resultados.
Ao criar uma lista de suas habilidades técnicas, é crucial destacar aquelas que são diretamente relevantes para a ciência de dados. Evite incluir habilidades que não estejam relacionadas à ciência de dados, como design gráfico ou edição de vídeo. Mantenha sua lista de habilidades concisa e escreva o número de anos de experiência que você tem em cada uma.
Certifique-se de mencionar linguagens de programação como Python ou R, ferramentas de visualização de dados como Tableau ou Power BI e ferramentas de análise de dados como SQL ou pandas. Além disso, vale a pena mencionar sua experiência com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, como PyTorch ou scikit-learn.
A ciência de dados não depende apenas de habilidades técnicas. Habilidades de colaboração e comunicação são cruciais. Incluir experiências em que você trabalhou como parte de uma equipe, especialmente em ambientes multidisciplinares ou em casos em que comunicou insights de dados complexos a partes interessadas não técnicas, pode demonstrar suas habilidades interpessoais.
Os empregadores valorizam a experiência prática no campo da ciência de dados. Se você concluiu estágios, projetos ou pesquisas em ciência de dados, destaque essas experiências em seu currículo. Inclua detalhes sobre os projetos nos quais você trabalhou, as ferramentas e tecnologias usadas e os resultados alcançados.
Os alunos muitas vezes subestimam o poder de apresentar projetos relevantes. Seja uma tarefa de aula, um projeto final ou algo que você criou para se divertir, inclua projetos que demonstrem suas habilidades em análise de dados, programação, aprendizado de máquina e solução de problemas. Certifique-se de descrever o objetivo do projeto, sua função, as ferramentas e técnicas utilizadas e o resultado. Links para repositórios GitHub ou sites de projetos também podem adicionar credibilidade.
O campo da ciência de dados está em constante evolução e os empregadores procuram candidatos que possam se adaptar a novos desafios e tecnologias.
Como cientista de dados, você pode passar de analista de dados a engenheiro de aprendizado de máquina em apenas alguns meses. Sua empresa pode até solicitar que você implante modelos de aprendizado de máquina na produção e aprenda como gerenciá-los.
A função de um cientista de dados é fluida e você precisa estar mentalmente preparado para as mudanças de função. Você pode demonstrar sua adaptabilidade e habilidades de resolução de problemas destacando quaisquer experiências nas quais você teve que aprender uma nova ferramenta ou técnica rapidamente, ou onde você resolveu com sucesso um problema complexo.
Criar um portfólio online e compartilhá-lo em seu currículo é extremamente importante. Isso permitirá que os gerentes de contratação vejam rapidamente seus projetos anteriores e as ferramentas que você usou para resolver determinados problemas de dados. Você pode conferir a principal plataforma para criar um portfólio de ciência de dados gratuitamente: 7 plataformas gratuitas para construir um forte portfólio de ciência de dados
Deixar de incluir um link para seu repositório GitHub ou um site pessoal onde você mostra seus projetos é uma oportunidade perdida.
Uma coisa importante a ter em mente ao enviar seu currículo para candidaturas a empregos é modificá-lo de acordo com os requisitos do trabalho. Procure as habilidades exigidas para o trabalho e tente incluí-las em seu currículo para aumentar suas chances de conseguir uma entrevista. Além do seu currículo, o networking e o LinkedIn podem ser muito úteis para encontrar empregos e projetos freelance. Manter consistentemente seu perfil no LinkedIn e postar regularmente pode ajudar muito a estabelecer sua presença profissional.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) é um profissional certificado em ciência de dados que adora criar modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na criação de conteúdo e escrevendo blogs técnicos sobre tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados. Abid possui mestrado em gestão de tecnologia e bacharelado em engenharia de telecomunicações. Sua visão é construir um produto de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que sofrem de doenças mentais.
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- Fonte: 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
