Aworan nipasẹ Onkọwe
Bi mo ṣe n ronu lori awọn ọjọ mi bi ọmọ ile-iwe, Mo mọ nisisiyi pe awọn eroja pataki diẹ wa ti o nsọnu lati bẹrẹ imọ-jinlẹ data mi. Awọn wọnyi ni shortcomings jasi yorisi ni a kọ mi fun orisirisi ise awọn ipo. Kii ṣe nikan ni Emi ko le ṣafihan ara mi bi ohun-ini ti o niyelori si awọn ẹgbẹ ti o ni agbara, ṣugbọn Mo tun tiraka lati ṣafihan agbara mi lati yanju awọn iṣoro imọ-jinlẹ data. Sibẹsibẹ, pẹlu akoko, Mo ni ilọsiwaju ati ifọwọsowọpọ pẹlu awọn ẹgbẹ pupọ lati ṣawari ohun ti Mo nsọnu ati bii MO ṣe le ṣe dara julọ ti MO ba ni lati bẹrẹ lẹẹkansi.
Ninu bulọọgi yii, Emi yoo pin awọn nkan 7 ti awọn ọmọ ile-iwe nigbagbogbo fojufori ninu imọ-jinlẹ data wọn tun bẹrẹ, eyiti o le ṣe idiwọ awọn alakoso igbanisise lati pe wọn fun awọn ibere ijomitoro.
Idiju ibere rẹ pẹlu awọn ofin imọ-ẹrọ, alaye ti o pọ ju, tabi awọn ọna kika alaiṣe le ja si kọ silẹ lẹsẹkẹsẹ. Ibẹrẹ rẹ yẹ ki o rọrun lati ka ati loye, paapaa nipasẹ ẹnikan ti ko ni oye jinna si imọ-jinlẹ data. Lo mimọ, ipilẹ alamọdaju pẹlu awọn akọle ti o han gbangba, awọn aaye ọta ibọn, ati fonti boṣewa kan. Yago fun ipon ohun amorindun ti ọrọ. Ranti, ibi-afẹde ni lati baraẹnisọrọ awọn ọgbọn ati awọn iriri rẹ ni iyara ati imunadoko bi o ti ṣee ṣe si oluṣakoso igbanisise.
Nigbati o ba n ṣe atokọ awọn iriri iṣẹ iṣaaju rẹ tabi awọn iṣẹ akanṣe ni apakan iriri, o gba ọ niyanju lati dojukọ awọn aṣeyọri ti o pọju dipo kikojọ awọn iṣẹ rẹ nirọrun.
Fun apẹẹrẹ, dipo sisọ “Awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ”, o le kọ “Ṣagbekalẹ awoṣe ikẹkọ ẹrọ kan ti o pọ si tita nipasẹ 15%.” Eyi yoo ṣe afihan ipa ojulowo ti iṣẹ rẹ ati ṣafihan agbara rẹ lati wakọ awọn abajade.
Nigbati o ba ṣẹda atokọ ti awọn ọgbọn imọ-ẹrọ rẹ, o ṣe pataki lati ṣe afihan awọn ti o ni ibatan taara si imọ-jinlẹ data. Yago fun pẹlu awọn ọgbọn ti ko ni ibatan si imọ-jinlẹ data, gẹgẹbi apẹrẹ ayaworan tabi ṣiṣatunṣe fidio. Jeki atokọ awọn ọgbọn rẹ ni ṣoki, ki o kọ nọmba awọn ọdun ti iriri ti o ni ninu ọkọọkan.
Rii daju lati darukọ awọn ede siseto bii Python tabi R, awọn irinṣẹ iworan data bii Tableau tabi Power BI, ati awọn irinṣẹ itupalẹ data bii SQL tabi pandas. Ni afikun, o tọ lati darukọ iriri rẹ pẹlu awọn ile-ikawe ikẹkọ ẹrọ olokiki bii PyTorch tabi scikit-learn.
Imọ-ẹrọ data kii ṣe igbẹkẹle nikan lori awọn agbara imọ-ẹrọ. Ifowosowopo ati awọn ọgbọn ibaraẹnisọrọ jẹ pataki. Pẹlu awọn iriri nibiti o ti ṣiṣẹ gẹgẹ bi apakan ti ẹgbẹ kan, pataki ni awọn eto iṣiṣẹ-ọpọlọpọ tabi awọn iṣẹlẹ nibiti o ti ṣe alaye awọn oye data idiju si awọn alakan ti kii ṣe imọ-ẹrọ, le ṣafihan awọn ọgbọn rirọ rẹ.
Awọn agbanisiṣẹ ṣe idiyele iṣẹ-ṣiṣe, iriri ọwọ-lori ni aaye ti imọ-jinlẹ data. Ti o ba ti pari awọn ikọṣẹ, awọn iṣẹ akanṣe, tabi iwadii ni imọ-jinlẹ data, rii daju lati ṣe afihan awọn iriri wọnyi ni ibẹrẹ rẹ. Ṣafikun awọn alaye nipa awọn iṣẹ akanṣe ti o ṣiṣẹ lori, awọn irinṣẹ ati imọ-ẹrọ ti o lo, ati awọn abajade ti o ṣaṣeyọri.
Awọn ọmọ ile-iwe nigbagbogbo ma ṣe akiyesi agbara ti iṣafihan awọn iṣẹ akanṣe ti o yẹ. Boya o jẹ iṣẹ iyansilẹ kilasi, iṣẹ akanṣe okuta nla kan, tabi nkan ti o kọ fun igbadun, pẹlu awọn iṣẹ akanṣe ti o ṣe afihan awọn ọgbọn rẹ ni itupalẹ data, siseto, kikọ ẹrọ, ati ipinnu iṣoro. Rii daju lati ṣe apejuwe ibi-afẹde akanṣe, ipa rẹ, awọn irinṣẹ ati awọn ilana ti a lo, ati abajade. Awọn ọna asopọ si awọn ibi ipamọ GitHub tabi awọn oju opo wẹẹbu akanṣe tun le ṣafikun igbẹkẹle.
Aaye ti imọ-jinlẹ data n dagbasoke nigbagbogbo, ati awọn agbanisiṣẹ n wa awọn oludije ti o le ṣe deede si awọn italaya ati imọ-ẹrọ tuntun.
Gẹgẹbi onimọ-jinlẹ data, o le rii pe o n fo lati jijẹ oluyanju data si ẹlẹrọ ẹkọ ẹrọ ni oṣu diẹ. Ile-iṣẹ rẹ le paapaa beere lọwọ rẹ lati mu awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ṣiṣẹ ni iṣelọpọ ati kọ ẹkọ bi o ṣe le ṣakoso wọn.
Iṣe ti onimọ-jinlẹ data jẹ ito, ati pe o ni lati mura silẹ ni ọpọlọ fun awọn iyipada ipa. O le ṣe afihan iyipada rẹ ati awọn ọgbọn ipinnu iṣoro nipa ṣiṣafihan eyikeyi awọn iriri ninu eyiti o ni lati kọ ẹkọ irinṣẹ tabi ilana tuntun ni iyara, tabi nibiti o ti koju iṣoro idiju kan ni aṣeyọri.
Ṣiṣẹda portfolio ori ayelujara ati pinpin lori ibẹrẹ rẹ jẹ pataki pupọ. Eyi yoo jẹ ki awọn alakoso igbanisise le yara wo awọn iṣẹ akanṣe iṣaaju rẹ ati awọn irinṣẹ ti o ti lo lati yanju awọn iṣoro data kan. O le ṣayẹwo pẹpẹ ti o ga julọ fun ṣiṣẹda portfolio imọ-jinlẹ data fun ọfẹ: Awọn iru ẹrọ Ọfẹ 7 fun Kikọ Pọtufolio Imọ-jinlẹ Data to lagbara
Ikuna lati ni ọna asopọ kan si ibi ipamọ GitHub rẹ tabi oju opo wẹẹbu ti ara ẹni nibiti o ṣe afihan awọn iṣẹ akanṣe rẹ jẹ aye ti o padanu.
Ohun pataki kan lati tọju ni lokan lakoko fifiranṣẹ ibere rẹ fun awọn ohun elo iṣẹ ni lati yipada ni ibamu si awọn ibeere iṣẹ. Wa awọn ọgbọn ti o nilo fun iṣẹ naa ki o gbiyanju lati fi wọn sinu ibẹrẹ rẹ lati mu awọn aye rẹ pọ si ti gbigba ipe ifọrọwanilẹnuwo. Yato si ibẹrẹ rẹ, Nẹtiwọki, ati LinkedIn le ṣe iranlọwọ pupọ ni wiwa awọn iṣẹ ati awọn iṣẹ akanṣe. Titọju profaili LinkedIn rẹ nigbagbogbo ati fifiranṣẹ ni igbagbogbo le lọ ọna pipẹ ni idasile wiwa ọjọgbọn rẹ.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) jẹ alamọdaju onimọ-jinlẹ data ti o ni ifọwọsi ti o nifẹ kikọ awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ. Lọwọlọwọ, o ni idojukọ lori ẹda akoonu ati kikọ awọn bulọọgi imọ-ẹrọ lori ẹkọ ẹrọ ati awọn imọ-ẹrọ imọ-jinlẹ data. Abid ni oye oye oye ni iṣakoso imọ-ẹrọ ati oye oye oye ni imọ-ẹrọ ibaraẹnisọrọ. Iranran rẹ ni lati kọ ọja AI kan nipa lilo nẹtiwọọki nkankikan ayaworan fun awọn ọmọ ile-iwe ti o tiraka pẹlu aisan ọpọlọ.
- SEO Agbara akoonu & PR Pinpin. Gba Imudara Loni.
- PlatoData.Network inaro Generative Ai. Fi agbara fun ara Rẹ. Wọle si Nibi.
- PlatoAiStream. Web3 oye. Imo Amugbadun. Wọle si Nibi.
- PlatoESG. Erogba, CleanTech, Agbara, Ayika, Oorun, Isakoso Egbin. Wọle si Nibi.
- PlatoHealth. Imọ-ẹrọ Imọ-ẹrọ ati Awọn Idanwo Ile-iwosan. Wọle si Nibi.
- Orisun: 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
