7 ключевых слов в науке о данных, которые помогут улучшить ваше резюме (с советами)

9 сентября 2021 г.

Наука о данных становится все более популярной и конкурентной областью, поэтому написание эффективного резюме — важный шаг в начале карьеры в области науки о данных. Хорошее резюме показывает ваши соответствующие навыки и опыт работы менеджеру по найму, чтобы он мог определить, подходите ли вы для их команды. Изучение некоторых отраслевых ключевых слов для включения в ваше резюме может помочь отличить ваше приложение от других кандидатов. В этой статье мы поможем вам подготовить резюме по науке о данных, предоставив список ключевых слов для включения и изложив некоторые советы по составлению резюме, которые помогут вам получить работу.

Какие ключевые слова в резюме для специалистов по данным?

Ключевые слова резюме — это отраслевые термины, которые относятся к навыкам, требованиям и квалификации, которые работодатели ищут в кандидатах на работу. В науке о данных ключевые слова часто включают профессиональные или технические навыки, необходимые кандидатам для выполнения своей работы, например, названия любых языков программирования, которые они знают, и область науки о данных, в которой они специализируются. Поскольку наука о данных имеет множество применений в различных отраслях, ключевые слова, которые специалисты по данным используют в своих резюме, могут различаться в зависимости от отрасли их занятости. Например, специалист по данным, работающий в банковской сфере, может использовать ключевые слова, отличные от тех, кто работает в сфере здравоохранения.

7 ключевых слов для науки о данных, которые стоит включить в свое резюме

Вот семь ключевых слов, которые следует включить в ваше резюме по науке о данных:

1. Алгоритм

Алгоритм — это общий термин для математической формулы или статистического процесса, который компьютеры используют для вычисления данных и решения задач. Возможность применять или разрабатывать алгоритмы важна практически в каждом секторе науки о данных. Этот термин особенно применим к тем, кто хочет работать с большими данными, а это область исследований, ориентированная на сбор, анализ и получение выводов из сложных и обширных наборов данных. Чтобы работать с этими наборами данных, ученые разрабатывают определенные алгоритмы, которые компьютеры запускают для манипулирования данными для выполнения определенной функции.

2. Аналитика

Аналитика относится к извлечению значимой информации из необработанных данных. Специалисты по данным во многих отраслях используют аналитику для прогнозного моделирования, которое помогает им решать бизнес-задачи. Например, специалист по данным, занимающийся маркетинговыми исследованиями в крупной корпорации, может разработать систему для прогнозирования маркетингового потенциала нового продукта. Они разрабатывают компьютерные системы, которые собирают данные, а затем манипулируют этими данными, чтобы создать прогнозный анализ, предсказывающий потенциальную прибыльность нового продукта. Специалисты по данным во многих отраслях работают с аналитикой, поэтому это ключевое слово полезно включить в ваше резюме.

3. Хадуп

Hadoop — это распространенная программная среда, используемая в науке о данных и обработке больших данных. Он позволяет хранить, извлекать и обрабатывать обширные наборы данных. Многие отрасли используют Hadoop, включая финансовый сектор, сектор здравоохранения, правительство и розничную торговлю. У Hadoop есть приложения для потоковой передачи, обнаружения и предотвращения мошенничества, управления контентом и управления рисками. Из-за широкого применения это популярная структура в науке о данных, поэтому включение ее в качестве ключевого слова в ваше резюме может помочь вам показать, что вы имеете право использовать ее в своей должности.

4. Машинное обучение

Машинное обучение — это концепция компьютерных наук, в которой программисты конструируют компьютеры для самосовершенствования на основе их воздействия на различные виды данных. Компьютер строит алгоритмы прогнозирования по мере обработки данных, что со временем улучшает его способность управлять большими наборами данных. В науке о данных машинное обучение применяется для автоматического построения аналитических моделей для прогнозной аналитики. Машинное обучение позволяет компьютерам эффективно выявлять закономерности в обширных банках данных для решения проблем и прогнозирования статистически вероятных результатов. Многие отрасли науки о данных используют машинное обучение, чтобы внести свой вклад в аналитику.

5. Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных относится к процессу поиска значимых закономерностей в больших наборах данных. Часто ученые выполняют интеллектуальный анализ данных, используя методы машинного обучения. Компьютеры и программное обеспечение используют алгоритмы, основанные на статистике, для обработки данных и поиска закономерностей, способствующих машинному обучению. Интеллектуальный анализ данных имеет важные приложения в аналитике и прогнозном моделировании, поэтому специалисты по данным, имеющие опыт в области интеллектуального анализа данных, могут включать это ключевое слово в свои резюме при подаче заявки на должность аналитика.

6. Питон

Python — это язык программирования общего назначения, который имеет разнообразные применения в информатике и науке о данных. Специалисты по данным часто используют код для разработки нового программного обеспечения и систем для управления данными для определенных целей, и, поскольку Python является одним из наиболее распространенных языков программирования, многим специалистам по данным полезно его знать. Упоминание Python в резюме может показать менеджеру по найму, что вам удобно использовать этот язык программирования в своей работе. Благодаря широкому использованию Python может принести пользу специалистам по данным, работающим в самых разных отраслях.

7. Статистика

Статистика является основой многих принципов науки о данных. Понимание того, что такое статистика и как применять статистические концепции и теории для решения проблем бизнеса и клиентов, является неотъемлемой частью работы специалиста по данным. Включение статистики в качестве ключевого слова в ваше резюме показывает менеджерам по найму, что вы понимаете их важность в этой области и обладаете навыками использования своих статистических знаний для решения их проблем.

Советы по написанию резюме по науке о данных

Вот несколько советов, которые помогут вам написать профессиональное резюме для науки о данных:

Подумайте о своем форматировании

Форматирование является важным аспектом написания резюме. Хорошо отформатированное резюме демонстрирует вашу способность организовывать контент с точки зрения профессионализма и функциональности. Как правило, кандидаты форматируют свое резюме, чтобы подчеркнуть свои лучшие и наиболее важные профессиональные качества, сохраняя при этом краткость и легкость просмотра. Делая свое резюме легко читаемым с первого взгляда, кандидаты демонстрируют уважение к времени менеджера по найму, свою способность лаконично передавать важную информацию и демонстрируют свою способность расставлять приоритеты в своих навыках, исходя из потребностей и ожиданий работодателя.

Внимательно прочитайте список вакансий

При написании резюме важно адаптировать его содержание в соответствии с предпочтениями и потребностями менеджера по найму. Полностью прочитайте список вакансий, чтобы понять, что менеджер по найму ищет в квалифицированном кандидате, и подумайте, какие навыки и опыт у вас есть, которые подходят для этой должности. Если вы прямо и конкретно расскажете о своих навыках и о том, как вы планируете применить их на должности, это поможет менеджерам по найму понять, что вы проявляете серьезный интерес к этой должности и обладаете квалификацией для достижения успеха на этой должности.

Оценивайте свои достижения

Когда это возможно, используйте цифры и статистику, чтобы продемонстрировать свои утверждения в своем резюме. Например, укажите среднее количество клиентов, с которыми вы работали, или укажите процентное соотношение, когда вы говорите о том, насколько ваша работа улучшила работу бизнеса или организации. Эти цифры помогают менеджеру по найму понять значимость влияния вашей работы.

Используйте методы мозгового штурма

Если у вас возникли проблемы с придумыванием контента для включения в ваше резюме, используйте методы мозгового штурма, чтобы помочь. Одним из распространенных методов является свободное письмо. Используя этот метод мозгового штурма, установите таймер на пять минут и продолжайте писать все пять минут. Это поможет вам изложить свои идеи в письменной форме. После того, как вы выполнили упражнение, просмотрите свое письмо, чтобы найти детали, которые можно включить в свое резюме.

Еще одна техника мозгового штурма, которую вы можете попробовать, — это свободные ассоциации. С помощью этой техники попробуйте составить список навыков или требований, включенных в объявление о вакансии. Для каждого из них придумайте как можно больше примеров случаев, когда вы продемонстрировали этот навык или выполнили это требование. Этот метод может помочь вам подумать о примерах ваших достижений в работе, которые лучше всего продемонстрируют ваши соответствующие навыки менеджеру по найму.

Редактировать, пересматривать и вычитывать

Наконец, не забудьте тщательно просмотреть свое резюме на наличие мелких ошибок, таких как орфография, грамматика и механика. Вычитка вашего резюме поможет вам выявить эти ошибки и исправить их перед отправкой. Отправка резюме без этих ошибок показывает ваш профессионализм, внимание к деталям и хорошие навыки письма.

В качестве метода корректуры попробуйте прочитать свое резюме вслух самому себе или попросить друга прочитать его вам. Это может помочь вам уловить любые неудобные формулировки и изменить их, чтобы они звучали более естественно. Другой вариант — прочитать свое резюме задом наперед. Начиная с последней строки и читая до самого верха, эта стратегия помогает вырывать контент из контекста, сводя к минимуму риск беглого просмотра, чтобы вы могли сосредоточиться на проблемах на уровне предложения.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.