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Ein effektiver und beeindruckender Lebenslauf ist wichtig, wenn Sie eine Stelle im Bereich Datenwissenschaft ergattern möchten. Allerdings machen viele Kandidaten Fehler, die dazu führen, dass ihr Lebenslauf nicht aus der Masse hervorsticht und zu Vorstellungsgesprächen führt.
Dieser Leitfaden führt Sie durch fünf häufige Fehler im Lebenslauf, die angehende Datenwissenschaftler häufig machen. Keine Sorge, wir geben Ihnen auch praktische Tipps, wie Sie sie vermeiden können.
Fangen wir an.
1. Keine praktischen und beeindruckenden Projekte präsentieren
Eine große Gefahr in vielen Lebensläufen im Bereich Information Science ist das Fehlen nützlicher Projekte. Obwohl Zertifizierungen und Abschlüsse wichtig sind, möchten Personalmanager sehen, wie Sie Ihre Fähigkeiten auf reale Probleme anwenden.
Warum das wichtig ist
- Ohne starke Projekte bleiben Personalvermittler oft im Unklaren darüber, ob sich theoretisches Wissen auf reale Probleme anwenden lässt.
- Projekte sind der beste Weg, die Wirkung Ihrer Fähigkeiten zu zeigen, z. B. wie Sie Geschäftsprozesse verbessert oder Geschäftsfragen beantwortet haben.
Wie man es vermeidet
- Nehmen Sie in Ihrem Lebenslauf mindestens 3-5 verschiedene Projekte auf. Arbeiten Sie mit realen Datensätzen. Konzentrieren Sie sich auf die Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen. Und verlinken Sie auf das Projekt in Ihrem Portfolio.
- Achten Sie darauf, die von Ihnen verwendeten Instruments (Python, R und SQL), die von Ihnen verwendeten Bibliotheken, die Größe des Datensatzes und spezifische Ergebnisse oder geschäftliche Auswirkungen hervorzuheben.
- Verwenden Sie nach Möglichkeit Metriken. Beispiel: „Erstellte ein Vorhersagemodell, das die Kundenabwanderung mithilfe von Random-Forest-Algorithmen auf einem Datensatz von 100.000 Kundendatensätzen um 15 % reduzierte.“
Wenn Sie ein Anfänger ohne vorherige Erfahrung in der Datenwissenschaft sind, beginnen Sie mit der Mitarbeit an Open-Supply-Projekten, der Teilnahme an Kaggle-Wettbewerben und persönlichen Projekten am Wochenende.
2. Zu viele Schlagworte hinzufügen, anstatt Fähigkeiten zu demonstrieren
Ein Lebenslauf voller datenwissenschaftlicher Fachbegriffe wie „maschinelles Lernen“, „Deep Studying“ oder „Huge Information“ magazine beeindruckend erscheinen. Aber wenn es nur eine Liste von Schlagworten ohne Beweise ist, kann es nach hinten losgehen.
Warum das wichtig ist
- Personalvermittler und Personalmanager suchen nach Beweisen für Ihre Fähigkeiten und nicht nur nach deren Erwähnung als Schlüsselwörter.
- Das Laden Ihres Kompetenzbereichs mit allen Instruments und Bibliotheken, mit denen Sie vertraut sind, kann sich negativ auf Sie auswirken, wenn Sie nicht über die nennenswerte Erfahrung oder Projekte verfügen.
Wie man es vermeidet
- Anstatt Begriffe wie „Datenbereinigung“ oder „prädiktive Modellierung“ allgemein aufzulisten, beschreiben Sie sie Wie Sie haben diese Fähigkeiten in einem bestimmten Projekt angewendet.
- Anstatt beispielsweise zu schreiben: „Beherrscht maschinelles Lernen“, können Sie auch sagen: „Ich habe eine Pipeline für maschinelles Lernen entwickelt, die hochwertige Kunden identifizierte, was zu einer 20-prozentigen Steigerung der Umsatzkonvertierung führte.“
Kurz gesagt, Sie sollten sich auf greifbare Ergebnisse und Ergebnisse konzentrieren, die mit Ihren Fähigkeiten zusammenhängen, anstatt nur technische Begriffe aufzulisten.
3. Passen Sie Ihren Lebenslauf nicht ausreichend an
Wenn es um Lebensläufe im Bereich Information Science geht, gibt es keine Einheitslösung. Wenn Sie für jede Stelle, auf die Sie sich bewerben, denselben Lebenslauf senden, können sich Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch erheblich verringern.
Warum das wichtig ist
- Information Science ist ein weites Feld und jedes Unternehmen hat je nach Branche unterschiedliche Erwartungen und Anforderungen.
- Wenn Ihr Lebenslauf zu allgemein gehalten ist, können Personalvermittler erkennen, dass Sie sich nicht die Zeit genommen haben, ihre spezifischen Bedürfnisse zu verstehen. Ein Lebenslauf, der für eine Stelle als ML-Ingenieur bei einem Begin-up für medizinische Bildgebung eingereicht wird, sollte nicht mit dem Lebenslauf identisch sein, den Sie für eine Stelle als Datenwissenschaftler bei einem Fintech-Unternehmen einreichen.
Wie man es vermeidet
- Passen Sie Ihren Lebenslauf für jede Stelle an, indem Sie Ihre Projekte, Fähigkeiten und Schlüsselwörter an die Stellenbeschreibung anpassen. Aber seien Sie ehrlich und nennen Sie nur Projekte und Fähigkeiten, an denen Sie gearbeitet haben.
- Stellen Sie sicher, dass Sie Erfahrungen hervorheben, die direkt mit der Branche des Unternehmens übereinstimmen. Legen Sie beispielsweise bei einer finanzorientierten Stelle den Schwerpunkt auf Projekte im Zusammenhang mit Finanzdaten oder Risikoanalysen.
Dies ist nur möglich, wenn Sie diversifizieren und an einer Reihe von Projekten arbeiten, je nachdem, in welcher Branche Sie als Datenwissenschaftler arbeiten möchten.
4. Auswirkungen und Erfolge nicht quantifizieren
Der Job eines Datenwissenschaftlers dreht sich um Zahlen und Daten. Wenn Sie es additionally versäumen, Erfolge in Ihrem Lebenslauf zu quantifizieren, ist das eine verpasste Likelihood 🙂. Zahlen verleihen Ihren Behauptungen Glaubwürdigkeit und zeigen die tatsächliche Wirkung Ihrer Arbeit.
Warum das wichtig ist
- Vage Beschreibungen wie „verbesserte Datengenauigkeit“ oder „entwickelte Vorhersagemodelle“ vermitteln dem Personalvermittler kein Gefühl für Größe oder Erfolg.
- Quantifizierbare Kennzahlen sind leicht zu verstehen und tragen dazu bei, dass Ihre Beiträge hervorstechen.
Wie man es vermeidet
- Beziehen Sie Kennzahlen für jedes relevante Projekt oder jede Berufserfahrung ein. Konzentrieren Sie sich auf Dinge wie Genauigkeitsverbesserungen, Kosteneinsparungen, Zeitreduzierungen oder geschäftliche Auswirkungen.
- Wenn Sie keine genauen Zahlen angeben können, verwenden Sie Näherungswerte wie „ca. 10 % Verbesserung“ oder „Verarbeitungszeit um quick die Hälfte reduziert“.
Das ist tremendous wichtig; Denn selbst wenn Sie an komplexen und interessanten Projekten gearbeitet haben, sollten Sie in der Lage sein, über deren Auswirkungen zu sprechen.
5. Mushy Abilities und Geschäftssinn werden vernachlässigt
Während Information Science sehr technisch ist, suchen Unternehmen zunehmend nach Kandidaten, die auch Mushy Abilities wie Kommunikation, Teamarbeit und vor allem ein gutes Verständnis dafür haben, wie Unternehmen funktionieren.
Obwohl Mushy Abilities meist in die Kategorie „Zeigen, nicht erzählen“ fallen. Sich nur auf technisches Fachwissen zu konzentrieren und diese Bereiche zu ignorieren, kann schädlich sein.
Warum das wichtig ist
- Als Datenwissenschaftler sollten Sie in der Lage sein, komplexe Erkenntnisse auch technisch nicht versierten Stakeholdern zu vermitteln.
- Unternehmen wollen Datenwissenschaftler, die datengesteuerte Entscheidungen treffen können, die mit den Geschäftszielen im Einklang stehen und Geschäftsprobleme lösen.
Wie man es vermeidet
- Widmen Sie bei Bedarf einen Abschnitt Ihres Lebenslaufs den Mushy Abilities. Erwähnen Sie alle Fälle, in denen Sie das Projekt dem Crew vorgestellt oder teamübergreifend zusammengearbeitet haben.
- Wenn möglich, verknüpfen Sie Ihre technischen Erfolge mit den Geschäftsergebnissen. Dies zeigt, dass Sie die umfassendere Wirkung Ihrer Arbeit verstehen.
Oh, und keine Sorge. In späteren Phasen des Vorstellungsgesprächs gibt es zahlreiche Möglichkeiten, Mushy Abilities unter Beweis zu stellen. 🙂
Abschluss
Beim Erstellen eines aussagekräftigen Lebenslaufs im Bereich Information Science geht es um mehr als nur die Auflistung technischer Fähigkeiten und die Beschreibung von Projekten. Wie bereits erwähnt, ist es erforderlich, die realen Auswirkungen Ihrer Projekte darzustellen, nach Möglichkeit Kennzahlen hinzuzufügen und Ihre Erfahrung an die Jobrollen anzupassen.
Indem Sie diese häufigen Fehler vermeiden und die aufgeführten Tipps befolgen, können Sie einen Lebenslauf erstellen, der auf dem Arbeitsmarkt im Bereich Datenwissenschaft heraussticht.
Als nächstes lesen Sie 7 Schritte zu Ihrem ersten Job im Bereich Information Science.
Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Group zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.
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