你是否申请了数据科学工作的职位，但却没有回音？（不管你申请什么职位——数据科学家、数据工程师、数据分析师等)。事实上，一份制作粗糙或者包含太多无关细节的简历都可能使你面临被拒绝的风险。

 

不过，制作精美的数据科学简历是一项可以学习的技能。一旦你知道如何熟练地优化简历，就能在申请下一份数据科学工作时有效地推销自己。

 

本文将带你一步一步地创建一份出色的数据科学简历。 

目录

 

1.数据科学简历的结构

· 简历的正确长度是多少？

· 创建差异化区域

 

2.将信息内容添加到数据科学简历中

· 信息优先级

· 使内容简明清晰

 

3.获得行业专家的反馈

 

4.塑造数字形象

 

简历制作的正确思路是把它当作一套房子

 

这是一种非常直观的制作简历的方法。想象一下，所有房子里都有一个固定的区域和一个平面图，你需要确保所有的东西都能整齐地放在可利用的空间里。

 

 

 

同样简历空间也是如此，应该明智地使用它，有效地展示个人信息。

 

当我们执行下面的步骤时，请记住上面这个类比。

 

数据科学简历的结构

 

首先应该考虑简历的整体结构。这有助于计划简历的各个部分以及这些部分的长度。

 

简历的正确长度是多少？

 

在写简历时，最常见的难题之一是简历的正确长度应该是多少？理想情况下，一页就足够了。简历的简明扼要能够确保面试官/招聘人员阅读你希望他们阅读的内容。

 

建议建立最好是一页，最多不超过两页也是可以接受的。超过两页的简历会增加简历被拒绝的几率。根据经验，招聘人员通常略过多页的简历，应该尽可能避免这种情况。

 

下面这份简历有3页。这是非常不可取的，它会给招聘人员或面试官留下不好的印象：

 

 

 

再看看下面这份简历——这正是数据科学招聘人员应聘的简历模板。快速浏览就能知道你的专业技能和能力。招聘人员一周要分析数百份简历，快速获得应聘者的信息是他们关注的问题。

 

 

 

所以在简历中尽量只保留与应聘岗位相关的信息。例如，如果你正在申请一个NLP的职位，则没有太多必要提及你在大学时选修的会计学。一定要明智地利用有限的空间。

 

但是，如果一页纸没办法容纳你所取得的成就呢？我的建议是——不要犹豫，删减内容，只保留那些与你申请的工作相符的细节。

 

创建差异化区域

 

当你选择了简历上展示的信息，就该确定把经历和信息放在简历的哪个区域了。

 

 

 

以下是准备数据科学简历时应考虑的几个要点：

· 确保联系人的详细信息占用尽可能少的空间，并说明你当前所在的城市，而不是完整地址。

· 简历上也应该写明求职目标，但不能超过2到3行。

· 简历不应遗漏的其他内容：

 

o 工作经验

o 项目

o 教育

o 技能

o 奖项和成就

 

· 还可以包括一些可选部分，如：

 

o 在数据科学黑客攻击中的表现

o 对开源项目的贡献

o 社区参与

o 兴趣爱好

o 推荐信

 

· 简历中可以忽略的内容：

 

o 软技能

o 照片

 

将信息内容添加到数据科学简历中

 

简历的核心部分来了——你在数据科学方面的经验和所做的项目。同样，将所有内容放入一个页面的能力也会派上用场。接下来就介绍这需要如何操作。

 

信息优先级

 

现在需要思考应该在以上讨论的每一部分中放置什么内容。这个练习是至关重要的，因为你需要尽可能多地展现自己的信息，而省去无关的内容。除此之外，由于简历上的篇幅限制，你甚至可能不得不牺牲一些相关的重要信息。

 

因此，优先考虑简历上展示什么和不展示什么是关键的一步。这不仅取决于你的知识和工作经验，还取决于你申请的岗位的性质。

 

例如，假设你曾经处理过NLP问题，接下来要申请NLP数据科学家岗位。然而，你在简历中提到的大多数项目都与基本的机器学习挑战有关。这个情况对你来说不太妙——可能由于招聘人员不知道你有能力处理NLP任务，而拒绝你的简历。

 

剔除信息是很困难的。但当我们想要得到青睐岗位时，这是必须付出的代价。浏览下表以便了解应该在简历的不同部分中包含或及剔除哪些信息：

 

 

 

在技能部分，你应该关注技术技能或硬技能（而非软技能）。如今，几乎每个工作门户网站都会根据硬技能或与硬技能相关的关键字来筛选简历。

 

与此类似，在“经验”部分，你需要回顾过去所做的项目，并选择与你申请的岗位最相关的项目或职位。如果你想给项目添加细节，只需用一两句话或用要点来解释。注意：不要添加任何不涉及数据科学或分析问题解决的项目——从招聘人员的角度来看，这几乎没有任何价值。

 

你还可以添加相关证书、博客(如果有的话)、学术成就或在数据科学竞赛中的表现。

 

现在简历的基本模板已经准备好了。那么接下来应该怎么做?你的简历应该使人印象深刻，一起来看看如何达到这个目标。

 

内容简明清晰

 

要想简历从其他候选人中脱颖而出，可以结合以下几点:

 

· 使用主动语态而不是被动语态。这有助于使句子更简短，易于阅读。这会让简历看起来更有行动力。

· 你量化简历上每个项目中取得的成就的独特性和收益。例如，可以从增加收入、降低成本或投资回报等方面说明项目对业务的影响——这一点很重要，因为这是数据科学专业人员经常需要做的事情。你拥有把模棱两可的问题转化为数据科学的能力——你需要用简历来展示行业态度。

 

获得行业专家的反馈

现在简历已经准备好了，只剩最后一步需要做——那就是在简历上获得实际的、有经验的反馈。这一点很重要，因为当我们全心全意地致力于某件事情时，往往会忽视它的缺点和不足之处——这是人们的劣根性。纠正这个问题的唯一方法是让合适的人审阅你的工作。

 

例如，在Vidhya分析公司工作时，只要我写了关于某个项目的博客文章，就会让队友对它进行交叉检查和评论。这无疑给我的思路增加了一个新的视角，这些反馈对进一步改进文章大有裨益。

 

因此，要建立一份扎实的数据科学简历，必须让行业专家、数据科学家、主题专家等审阅。这就需要你的人脉——与业内人士分享你的简历，并听取他们的反馈。

 

你可以向这些人提出具体的问题。例如，在你所做的五个项目中，应该把哪三个放进简历里；或者如何量化你在大学或以前的组织中完成的某项任务。

 

塑造数字形象

 

到目前为止，我们已经看到了撰写一份优秀的数据科学简历所需的基本要素。然而，在当今这个竞争激烈的世界，仅仅拥有一份好的简历可能还不足以让你接面试电话接到手软——尤其当你申请的职位是数据科学家时。

 

你的简历也应该加上数字资料。

 

我们正处于数字革命中。毋庸置疑招聘过程中也会考虑到这一点。

 

举个例子。我每周都会进行一些数据科学的面试。在我打电话或进入面试室之前，我总是要查阅两项内容:

 

· 候选人的GitHub简介

· 他/她在LinkedIn上的个人资料

 

我还会查看他们在这两个平台上提到的项目——项目是否与当前所申请的职位相关?这可以帮助我可视化候选人的个人资料，这样一来我就可以用特定方式来组织我的问题。我还可以判断应聘者在简历中提到的技能是否反映在他们的GitHub个人资料中。

 

 

 

因此，想要建立一个令人印象深刻和强大的数字档案，则可以参考以下提示：

 

1. 在LinkedIn上有一个良好的形象。大多数面试官喜欢在面试前查看你在LinkedIn上的个人资料(我们通过与多位招聘人员进行了交谈证实了这一点)。

2. 营造GitHub的个人形象。在这个平台上分享个人项目和完整代码。

3. 运营一个关于数据科学的博客，与数据科学社区共享知识——这有助于建立个人品牌。

4. 定期在Discussion、StackOverflow、Quora等平台上解答与数据科学相关的提问。

 

这份列表并不完整。当然还有其他方法和工具可以增强你的数字形象。但是请记住，建立这个数字档案是为了确保它在你面试时可以反映你的专业知识。

 

在每一个主流平台上营造个人形象是不可行的。因此，在塑造数字形象时，必须有所选择。

 

但是请注意——毋庸置疑LinkedIn和GitHub的个人形象都是必须要打造的。除了这两者之外，你还可以在博客、播客或YouTube上塑造个人形象 (除LinkedIn和GitHub外，你最好还在这些网站上传个人资料)。