
我们每个人都需要一份简历来展示我们的技能和经验,但我们要付出多少努力才能让它产生影响力。不可否认,简历在我们的求职过程中起着关键作用。本文将探讨一些简单的策略来显著改善数据科学简历的呈现方式和内容。
获得一份数据科学工作变得非常竞争,尽管机会的数量是历史上最高的,但申请这些工作的人数也非常高。
例如,下面是LinkedIn上一个职位公告的截图,这个职位公告总共有1200+个视图,如果我们考虑大约十分之一的人申请这个职位,那么总共有120+个申请,这只是申请职位的一种方式,会有人从其他来源申请这个职位,通过引用和直接申请,因此申请的总数大约是200+个。同样的逻辑适用于任何数据科学工作职位,因此简历在入围中发挥着至关重要的作用。
在这篇文章中,我将指导你如何建立一份高影响力的简历,帮助你获得工作申请的入围名单。本文涉及的主题包括,
如果您对视频格式有偏好,请查看此处。
大多数求职申请都接受pdf和word格式的简历。但我建议你坚持使用pdf格式,因为这样可以保证格式的保留,也就是说,招聘人员看简历的方式与你看简历的方式相同。
个人简介是简历的关键,把它看成是一个电梯式的推销。它应该是有说服力的,应该包括你是谁,你的技能和长处是什么等信息。简历的这一部分将是第一印象的主要驱动力,也会影响招聘人员的决定,因此要花足够的时间确保它包括关于你的关键细节。
我的人在简历的开头包括职业目标。我个人主张把职业目标从简历中删除,而是用这个空间来做一个更好的个人简介。因为大多数招聘都是基于你的成就、优势和技能,而不是基于你的抱负。所以,做一个明智的决定,有效地利用你简历中的内容,尤其是开头。
确保你在简历中包括的细节都是要点,无论是个人简介还是专业/项目经验。很难把注意力集中在一个长段落上,因此保持它的简单和要点可以确保更好的可读性,如下图所示。
尽量将每个项目符号限制在2-3行,并将关键短语加粗,因为这有助于快速扫描。
简历的内容应该是一致的格式,标题,副标题,要点,以及简历中的其他文字都应该是一致的格式。下面是一些可以确保一致性的东西,
经常检查排版和语法错误,因为它们可能会让招聘人员望而却步。虽然排版和语法错误很有可能被忽视,但当被发现时,它们会发出错误的信号,
你的联系方式对招聘人员联系你很重要,因此要确保仔细检查你的详细信息。许多人开始根据同事或朋友的简历编辑简历,在这种情况下,确保在编辑文本时也编辑了超链接。就像在编辑电子邮件id时一样,确保超链接中的电子邮件也被编辑过。
确保你的简历有链接到你的LinkedIn个人资料、git存储库以及其他网站或像Kaggle这样的你想要向招聘人员突出的个人资料
当你在一份工作申请中与很多人竞争时,像定制这样的简单事情可以成为一个与众不同的因素,可以帮助你获得招聘人员的立即关注。当我说根据职位发布定制你的简历时,并不意味着对你申请的每一份工作都完全重写你的简历,而只是做一些小的调整,以确保你的简历突出工作的要求和期望。
自定义简历有助于
简历中可以自定义的组件很少,它们是
这是一个神奇的公式,有助于将你的成就转化为一个高影响力的声明。它最早是由拉兹洛·博克在他的艺术作品中介绍的。这是一个非常有效的技巧,可以用来写一份有影响力的简历。这个公式意味着,
通过执行“z”完成了用“y”衡量的“x”
我将用一些简单的例子来准确地解释这个公式如何应用在你的数据科学简历中。
示例1:
“构建推荐系统”
这是一个简单的声明,一点也不吸引人,因为它没有确切地提到用例的影响。我们可以通过以下语句包含其影响的详细信息来改进它,
“构建了一个提升收入10%的推荐系统”
现在,这比前面的声明要好得多,但是可以通过使用下面的Google X-Y-Z公式来进一步改进(公式的X、Y和Z在下面突出显示)
“构建了推荐系统(X),通过使用协同过滤算法(Z)帮助将提高了平台上的客户参与度(Y)”
示例2:
“参加了卡格尔比赛”
这又是一个简单的陈述,只是说你参加了kaggle比赛,但没有谈论你的表现,因此可以通过包括以下一些细节来改进,
“在卡格尔比赛中获得第20名”
这现在更好了,但我们可以通过使用谷歌的X-Y-Z公式使其更具影响力,
“参加了的Kaggle竞赛(X),并在1250个团队(Y)中以第20名
现在,用这个公式将你的成就转化为更有力的陈述。
有很多很棒的工具可以帮助你建立一份令人惊叹的简历。下面是我最喜欢的两个,
这些工具对创建令人惊叹的简历非常有帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08