Yazara göre resim
Öğrenci olarak geçirdiğim günleri düşündüğümde, veri bilimi özgeçmişimde birkaç önemli unsurun eksik olduğunu artık fark ediyorum. Bu eksiklikler muhtemelen çeşitli iş pozisyonlarından reddedilmeme neden oldu. Kendimi potansiyel ekiplere değerli bir varlık olarak sunamamakla kalmadım, aynı zamanda veri bilimi sorunlarını çözme yeteneğimi sergilemekte de zorlandım. Ancak zamanla daha iyi hale geldim ve neyi kaçırdığımı ve yeniden başlamak zorunda kalırsam nasıl daha iyi yapabileceğimi bulmak için birden fazla ekiple işbirliği yaptım.
Bu blogda, öğrencilerin veri bilimi özgeçmişlerinde sıklıkla gözden kaçırdığı ve işe alım yöneticilerinin onları görüşmeye çağırmasını engelleyebilecek 7 şeyi paylaşacağım.
Özgeçmişinizi teknik terimlerle, çok fazla bilgiyle veya alışılmadık formatlarla karmaşık hale getirmek, hemen reddedilmesine yol açabilir. Özgeçmişinizin veri bilimi konusunda derinlemesine bilgi sahibi olmayan biri tarafından bile okunması ve anlaşılması kolay olmalıdır. Net başlıklar, madde işaretleri ve standart bir yazı tipiyle temiz, profesyonel bir düzen kullanın. Yoğun metin bloklarından kaçının. Unutmayın, amaç becerilerinizi ve deneyimlerinizi işe alım yöneticisine mümkün olduğunca hızlı ve etkili bir şekilde iletmek.
Deneyim bölümünde daha önceki iş deneyimlerinizi veya projelerinizi sıralarken sadece sorumluluklarınızı sıralamak yerine ölçülebilir başarılara odaklanmanız önerilir.
Örneğin, "Makine öğrenimi modelleri geliştirildi" yerine "Satışları %15 artıran bir makine öğrenimi modeli geliştirildi" yazabilirsiniz. Bu, çalışmanızın somut etkisini gösterecek ve sonuç alma yeteneğinizi sergileyecektir.
Teknik becerilerinizin bir listesini oluştururken, doğrudan veri bilimiyle ilgili olanları vurgulamak çok önemlidir. Grafik tasarım veya video düzenleme gibi veri bilimi ile ilgili olmayan becerileri dahil etmekten kaçının. Beceri listenizi kısa tutun ve her birinde kaç yıllık deneyime sahip olduğunuzu yazın.
Python veya R gibi programlama dillerinden, Tableau veya Power BI gibi veri görselleştirme araçlarından ve SQL veya pandas gibi veri analizi araçlarından bahsettiğinizden emin olun. Ek olarak, PyTorch veya scikit-learn gibi popüler makine öğrenimi kütüphaneleriyle ilgili deneyiminizden bahsetmeye değer.
Veri bilimi yalnızca teknik yeteneklere bağlı değildir. İşbirliği ve iletişim becerileri çok önemlidir. Özellikle çok disiplinli ortamlarda bir ekibin parçası olarak çalıştığınız deneyimleri veya karmaşık veri içgörülerini teknik olmayan paydaşlara ilettiğiniz örnekleri dahil etmek, sosyal becerilerinizi gösterebilir.
İşverenler veri bilimi alanında pratik ve uygulamalı deneyime değer verir. Veri bilimi alanında staj, proje veya araştırma tamamladıysanız özgeçmişinizde bu deneyimleri vurguladığınızdan emin olun. Üzerinde çalıştığınız projelere, kullandığınız araçlara ve teknolojilere ve elde ettiğiniz sonuçlara ilişkin ayrıntıları ekleyin.
Öğrenciler genellikle ilgili projeleri sergilemenin gücünü hafife alırlar. İster bir sınıf ödevi, ister bir bitirme projesi ya da eğlence için oluşturduğunuz bir proje olsun; veri analizi, programlama, makine öğrenimi ve problem çözme becerilerinizi gösteren projelere yer verin. Proje hedefini, rolünüzü, kullanılan araç ve teknikleri ve sonucu tanımladığınızdan emin olun. GitHub depolarına veya proje web sitelerine bağlantılar da güvenilirliği artırabilir.
Veri bilimi alanı sürekli gelişiyor ve işverenler yeni zorluklara ve teknolojilere uyum sağlayabilecek adaylar arıyor.
Bir veri bilimci olarak kendinizi yalnızca birkaç ay içinde veri analisti olmaktan makine öğrenimi mühendisine geçerken bulabilirsiniz. Hatta şirketiniz sizden üretimde makine öğrenimi modellerini dağıtmanızı ve bunları nasıl yöneteceğinizi öğrenmenizi isteyebilir.
Bir veri bilimcisinin rolü değişkendir ve rol değişikliklerine zihinsel olarak hazırlıklı olmanız gerekir. Yeni bir araç veya tekniği hızlı bir şekilde öğrenmek zorunda kaldığınız veya karmaşık bir sorunu başarıyla çözdüğünüz deneyimleri vurgulayarak uyum sağlama yeteneğinizi ve problem çözme becerilerinizi gösterebilirsiniz.
Çevrimiçi bir portföy oluşturmak ve bunu özgeçmişinizde paylaşmak son derece önemlidir. Bu, işe alım yöneticilerinin önceki projelerinize ve belirli veri sorunlarını çözmek için kullandığınız araçlara hızlı bir şekilde göz atmalarını sağlayacaktır. Ücretsiz olarak veri bilimi portföyü oluşturmak için en iyi platforma göz atabilirsiniz: Güçlü Bir Veri Bilimi Portföyü Oluşturmak için 7 Ücretsiz Platform
GitHub deponuza veya projelerinizi sergilediğiniz kişisel web sitenize bir bağlantı eklememek kaçırılmış bir fırsattır.
İş başvuruları için özgeçmişinizi gönderirken aklınızda bulundurmanız gereken önemli bir nokta da özgeçmişinizi işin gerekliliklerine göre değiştirmektir. İş için gerekli becerileri arayın ve görüşme çağrısı alma şansınızı artırmak için bunları özgeçmişinize dahil etmeye çalışın. Özgeçmişinizin yanı sıra ağ oluşturma ve LinkedIn, iş bulma ve serbest çalışma projeleri bulma konusunda çok yardımcı olabilir. LinkedIn profilinizi tutarlı bir şekilde korumak ve düzenli olarak paylaşımda bulunmak, profesyonel varlığınızı oluşturmada uzun bir yol kat edebilir.
Abid Ali Avan (@1abidaliwan), makine öğrenimi modelleri oluşturmayı seven, sertifikalı bir veri bilimcisi uzmanıdır. Şu anda içerik oluşturmaya ve makine öğrenimi ve veri bilimi teknolojileri üzerine teknik bloglar yazmaya odaklanıyor. Abid, teknoloji yönetimi alanında yüksek lisans ve telekomünikasyon mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir. Vizyonu, akıl hastalıklarıyla mücadele eden öğrenciler için grafik sinir ağı kullanan bir yapay zeka ürünü oluşturmaktır.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: 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
