Hình ảnh của Tác giả
 

Khi ngẫm nghĩ về những ngày còn là sinh viên của mình, giờ đây tôi nhận ra rằng có một số yếu tố quan trọng còn thiếu trong sơ yếu lý lịch khoa học dữ liệu của tôi. Những thiếu sót này có lẽ đã khiến tôi bị từ chối đảm nhận nhiều vị trí công việc khác nhau. Tôi không những không thể thể hiện mình là tài sản quý giá đối với các nhóm tiềm năng mà còn gặp khó khăn trong việc thể hiện khả năng giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu của mình. Tuy nhiên, theo thời gian, tôi đã tiến bộ hơn và cộng tác với nhiều nhóm để tìm ra những gì tôi còn thiếu và cách tôi có thể làm tốt hơn nếu phải bắt đầu lại.

Trong blog này, tôi sẽ chia sẻ 7 điều mà sinh viên thường bỏ qua trong sơ yếu lý lịch khoa học dữ liệu của họ, điều này có thể ngăn cản người quản lý tuyển dụng gọi họ đến phỏng vấn. 

Việc làm phức tạp sơ yếu lý lịch của bạn với các thuật ngữ kỹ thuật, quá nhiều thông tin hoặc các định dạng khác thường có thể khiến nó bị từ chối ngay lập tức. Sơ yếu lý lịch của bạn phải dễ đọc và dễ hiểu, ngay cả với người không am hiểu sâu về khoa học dữ liệu. Sử dụng bố cục gọn gàng, chuyên nghiệp với tiêu đề, dấu đầu dòng rõ ràng và phông chữ chuẩn. Tránh các khối văn bản dày đặc. Hãy nhớ rằng, mục tiêu là truyền đạt các kỹ năng và kinh nghiệm của bạn cho người quản lý tuyển dụng một cách nhanh chóng và hiệu quả nhất có thể.

Khi liệt kê kinh nghiệm làm việc hoặc dự án trước đây của mình trong phần kinh nghiệm, bạn nên tập trung vào những thành tựu có thể định lượng được thay vì chỉ liệt kê trách nhiệm của mình. 

Ví dụ: thay vì nêu “Đã phát triển các mô hình học máy”, bạn có thể viết “Đã phát triển một mô hình học máy giúp tăng doanh số bán hàng lên 15%”. Điều này sẽ chứng minh tác động hữu hình của công việc của bạn và thể hiện khả năng thúc đẩy kết quả của bạn.

Khi tạo danh sách các kỹ năng kỹ thuật của bạn, điều quan trọng là phải làm nổi bật những kỹ năng có liên quan trực tiếp đến khoa học dữ liệu. Tránh bao gồm các kỹ năng không liên quan đến khoa học dữ liệu, chẳng hạn như thiết kế đồ họa hoặc chỉnh sửa video. Giữ danh sách các kỹ năng của bạn ngắn gọn và viết số năm kinh nghiệm bạn có trong mỗi kỹ năng. 

Đảm bảo đề cập đến các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R, các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau hoặc Power BI và các công cụ phân tích dữ liệu như SQL hoặc pandas. Ngoài ra, điều đáng nói là trải nghiệm của bạn với các thư viện máy học phổ biến như PyTorch hoặc scikit-learn.

Khoa học dữ liệu không chỉ phụ thuộc vào khả năng kỹ thuật. Kỹ năng hợp tác và giao tiếp là rất quan trọng. Bao gồm những trải nghiệm khi bạn làm việc như một thành viên của nhóm, đặc biệt là trong môi trường đa ngành hoặc những trường hợp mà bạn truyền đạt những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu phức tạp cho các bên liên quan phi kỹ thuật, có thể thể hiện kỹ năng mềm của bạn.

Nhà tuyển dụng đánh giá cao kinh nghiệm thực tế, thực hành trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Nếu bạn đã hoàn thành các khóa thực tập, dự án hoặc nghiên cứu về khoa học dữ liệu, hãy nhớ nêu bật những kinh nghiệm này trong sơ yếu lý lịch của bạn. Bao gồm thông tin chi tiết về các dự án bạn đã thực hiện, các công cụ và công nghệ bạn đã sử dụng cũng như kết quả bạn đạt được.

Sinh viên thường đánh giá thấp sức mạnh của việc trưng bày các dự án có liên quan. Cho dù đó là bài tập trên lớp, dự án capstone hay thứ gì đó bạn xây dựng để giải trí, hãy bao gồm các dự án thể hiện kỹ năng phân tích dữ liệu, lập trình, học máy và giải quyết vấn đề của bạn. Hãy chắc chắn mô tả mục tiêu dự án, vai trò của bạn, các công cụ và kỹ thuật được sử dụng cũng như kết quả. Các liên kết đến kho GitHub hoặc trang web dự án cũng có thể tăng thêm độ tin cậy.

Lĩnh vực khoa học dữ liệu liên tục phát triển và các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm những ứng viên có thể thích ứng với những thách thức và công nghệ mới. 

Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể thấy mình chuyển từ vị trí nhà phân tích dữ liệu sang kỹ sư máy học chỉ sau vài tháng. Công ty của bạn thậm chí có thể yêu cầu bạn triển khai các mô hình học máy trong sản xuất và học cách quản lý chúng. 

Vai trò của nhà khoa học dữ liệu rất linh hoạt và bạn phải chuẩn bị tinh thần cho những thay đổi trong vai trò. Bạn có thể chứng minh khả năng thích ứng và kỹ năng giải quyết vấn đề của mình bằng cách nêu bật bất kỳ kinh nghiệm nào mà bạn phải học một công cụ hoặc kỹ thuật mới một cách nhanh chóng hoặc khi bạn giải quyết thành công một vấn đề phức tạp.

Tạo một portfolio trực tuyến và chia sẻ nó trong sơ yếu lý lịch của bạn là vô cùng quan trọng. Điều này sẽ cho phép người quản lý tuyển dụng nhanh chóng xem xét các dự án trước đây của bạn và các công cụ bạn đã sử dụng để giải quyết một số vấn đề về dữ liệu nhất định. Bạn có thể xem miễn phí nền tảng hàng đầu để tạo danh mục khoa học dữ liệu: 7 nền tảng miễn phí để xây dựng danh mục khoa học dữ liệu mạnh

Việc không bao gồm liên kết đến kho lưu trữ GitHub của bạn hoặc trang web cá nhân nơi bạn giới thiệu các dự án của mình là một cơ hội bị bỏ lỡ. 

Một điều quan trọng cần lưu ý khi nộp hồ sơ xin việc là sửa đổi nó theo yêu cầu công việc. Hãy tìm kiếm những kỹ năng cần thiết cho công việc và cố gắng đưa chúng vào hồ sơ của bạn để tăng cơ hội nhận được cuộc gọi phỏng vấn. Ngoài sơ yếu lý lịch của bạn, mạng lưới và LinkedIn có thể rất hữu ích trong việc tìm kiếm việc làm và các dự án tự do. Việc duy trì liên tục hồ sơ LinkedIn của bạn và đăng bài thường xuyên có thể giúp ích rất nhiều trong việc thiết lập sự hiện diện chuyên nghiệp của bạn.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một chuyên gia khoa học dữ liệu được chứng nhận và yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung vào việc sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về quản lý công nghệ và bằng cử nhân về kỹ thuật viễn thông. Tầm nhìn của anh là xây dựng một sản phẩm AI sử dụng mạng lưới thần kinh đồ thị dành cho những học sinh đang vật lộn với bệnh tâm thần.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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