Беспокоитесь о том, как составить свое резюме для профиля Data Science ??
Большинство студентов/энтузиастов Data Science достаточно опытны в своих навыках, но всегда теряют мотивацию, так как их резюме не проходят отбор!!!

Знаете ли вы, почему ваши резюме не попадают в шорт-лист????

В этой статье я поделюсь важными советами, которые повысят ваши шансы на успех в процессе отбора резюме на работу в области обработки и анализа данных.
Теперь не беспокойтесь о том, что вы не попали в шорт-лист, сосредоточьтесь на подготовке к собеседованию и получите свою мечту. работа рано…

Как специалист по данным, вы должны иметь потрясающие профили, чтобы любой мог быть впечатлен.

1. Хакерранг

HackerRank на 100% бесплатен для разработчиков, которые пробуют задавать вопросы по программированию для подготовки к интервью. Большинство компаний используют HackerRank для технических тестов, а это означает, что знакомство с платформой HackerRank является важным шагом в процессе собеседования.
1. Проблемы с программированием и практические вопросы
2. Доска объявлений
3. Испытания на сертификацию
4. Регулярные соревнования по программированию с рейтинговой лестницей.
Проблемы HackerRank и практические вопросы по кодированию помогут вам подготовиться к собеседованию по науке о данных. Кроме того, вы можете поместить ссылку на свой профиль HackerRank в свое резюме, чтобы произвести впечатление на менеджеров по найму.

2. Каггл

Kaggle — мое любимое портфолио Data Science. Kaggle — это отличное место для изучения и овладения навыками работы с данными. В качестве новичка это одна из лучших возможностей для вас принять участие в реальных проектах/конкурсах по науке о данных и попытаться достичь лучшего рейтинга. Лучшее место в конкурсе kaggle играет важную роль в вашем профиле, благодаря этому удивительному успеху вы можете легко привлечь множество компаний.
Соревнования Kaggle связаны не только с деньгами. Они делают очень крутые вещи, сотрудничают с замечательными людьми и многому учатся.
1. Бесплатные курсы и бесплатные сертификаты. Для получения бесплатного сертификата Kaggle необходимо выполнить все задания и упражнения.
2. Участвовать в соревнованиях Kaggle
3. Создать блокноты и делитесь знаниями с другими
4. kaggle предоставляет бесплатные графические процессоры для более быстрого обучения моделей.

3. Гитхаб

Наличие хорошего портфолио на GitHub играет очень важную роль. Проекты, основанные на наборах данных «Титаник» или «Кредитная карта», не могут даже дать вам стажировку. Поэтому, пожалуйста, потратьте достаточно времени на определение некоторых из правильных проектов. Хороший проект поможет не только в учебе, но и в поиске работы.
Существует так много данных. Многие государственные учреждения и организации публикуют свои наборы данных. Социальные сети полны неструктурированных данных с большим количеством полезной информации. Теперь легко придумать уникальный проект для своего портфолио.
1. Создайте проект, добавьте информацию в общедоступный профиль GitHub, что снова поможет многим попасть в шорт-лист.

4. LinkedIN

Лучший профиль LinkedIN??? неужели недостаточно иметь только вышеуказанные профили? Вам может быть интересно, на чем сосредоточиться, что еще мне действительно нужно сделать, чтобы получить лучшую работу ??? Не отвлекайтесь и не демотивируйтесь. Давайте поймем важную роль удивительной платформы LinkedIN.
Советы по профилю LinkedIN:
1. Добавьте соответствующий заголовок, добавьте разделы обо мне и опишите себя
2. Как новичок → В разделе «Опыт» добавьте следующие пункты: -
2.1 Kaggle Data Scientist
2.2 Присоединяйтесь к неоплачиваемой стажировке и добавляйте свой опыт
3. Добавьте сертификаты — существует множество бесплатных сертификатов. доступно, учитесь каждый день с бесплатными сертификатами
4. Раздел навыков: это самая важная часть вашего профиля, добавьте столько навыков, сколько вы можете добавить в свой профиль.
5. Правильно описывайте свои проекты.

Дополнительные советы по LinkedIN:
Делитесь ежедневными или еженедельными публикациями о науке о данных, Python или машинном обучении, это наверняка повысит ваш профиль. Ниже перечислены сведения, которыми вы можете поделиться
1. Памятка по науке о данных или python
2. Вопросы для интервью
3. Небольшие концепции
4. Ваши достижения/работа в портфолио Kaggle, GitHub или HackerRank
Здесь ваша главная цель — взаимодействовать с сообществом Data Science и произвести впечатление на менеджеров по найму или других специалистов по данным. Люди начнут следить за вами и будут просить вас о сотрудничестве или даже поделятся с вами возможностями Data Science.

Возобновить

Теперь давайте поговорим о советах по составлению резюме : )
За последние 2–3 месяца я просмотрел более 2000 резюме для различных уровней и должностей в Data Science Domain. Самое главное, ваше резюме не должно быть недостаточно или чрезмерно представленным.

Основные наблюдения:
: – первокурсники, имеющие более 2 страниц резюме
 – Навыки и проекты не обновлялись/не выделялись должным образом (даже не упоминались)
 : – 2 колонка резюме
: - Причудливое и тщательно оформленное резюме
: - Нет контактных данных
Так что, по сути, вы не сможете пройти даже этап проверки резюме многих технологических компаний.
Но почему?
:- Рекрутер будет иметь 1000 резюме и будет тратить только 4–5 секунд на каждое резюме (многостраничные резюме исключены)
:- Если рекрутер использует инструмент для фильтрации резюме, то он может запутаться в резюме с несколькими столбцами, и в конечном итоге вы будете отклонены (инструменты могут идти слева направо и могут смешивать разные поля - не все инструменты достаточно умны, чтобы понимать резюме из двух столбцов).< br /> :- Шорт-лист составляется на основе навыков и проектов, и если они снова не будут выделены должным образом, вы можете потерпеть неудачу.

Как сделать так, чтобы ваше резюме выделялось из толпы:

Основные сведения:
:– Подготовьте свое резюме в формате pdf, чтобы рекрутер увидел его так же, как и вы.
:– Использование хорошего шаблона резюме
:- Использование маркеров и выделение/выделение жирным шрифтом важных моментов
:- Наличие согласованного формата
:- Избегание типографских ошибок
:- Сделайте его одной страницей.
:– Сделайте его одним столбцом, чтобы инструменты анализа резюме не отклонили вас.
:– Никого не интересуют ваши фото/хобби/10-е и 12-е оценки/бла-бла…. .
:- Держите свои контактные данные вверху (адрес электронной почты и телефон)
:- Добавьте ссылки на все профили (LinkedIN, Kaggle, GitHub, HackerRank и т. д.)
Важно Вещи:
: – В разделе "Навыки" должно быть много ключевых слов, имеющих отношение к работе, на которую вы претендуете.
: – Для проектов/предыдущего опыта работы постарайтесь указать, чего вы достигли (улучшение производительности, награды)
: – Добавьте релевантные ключевые слова для должности, на которую вы претендуете.
Например: используйте названия алгоритмов машинного обучения / наука о данных / python в нескольких местах, если вы претендуете на науку о данных. ролей.
:– Воспользуйтесь следующей формулой:
Достиг «X», измеряемого «Y», выполнив «Z»
 Давайте разберемся с этой концепцией на примере,

«Создать систему обнаружения мошенничества с кредитными картами»
 — это простое утверждение, совсем не привлекательное, потому что в нем не упоминается влияние варианта использования. Мы можем попытаться улучшить его, включив детали его воздействия, используя приведенное ниже утверждение:

«Создал систему обнаружения мошенничества с кредитными картами (X), которая помогла улучшить взаимодействие с клиентами (Y) на платформе с помощью алгоритма логистической регрессии и Ансамблевая прогностическая модель (Z)”

Есть ли что-то, что я пропустил или сказал неправильно, прокомментируйте ниже или добавьте свои предложения.

Давайте поговорим о том, почему портфолио важнее всего???

Конкурс на получение работы в области науки о данных становится очень конкурентоспособным, хотя количество возможностей исторически велико, число людей, подающих заявки на эти вакансии, также чрезвычайно велико, поскольку все движутся в сторону науки о данных.
Например, ниже приведен снимок экрана с объявлением о вакансии из LinkedIn. Всего за 20 часов на это объявление было подано более 200 заявок. Так вы сможете понять, почему ваше резюме играет решающую роль в попадании в шорт-лист.

Если вам понравилась эта статья и вас интересуют похожие, подпишитесь на меня на Medium.

Мои профили:

1. LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/aishweta
2. GitHub: https://github.com/aishweta
3. Kaggle: https: //www.kaggle.com/aishweta
4. Хакерский рейтинг: https://www.hackerrank.com/aishweta
5. Среда: https://medium.com/ @aishweta