5 erros comuns de currículo em ciência de dados a serem evitados

Ter um currículo eficiente e impressionante é importante se você deseja conseguir uma função em ciência de dados. No entanto, muitos candidatos cometem erros que impedem que seu currículo se destaque e receba chamadas para entrevistas.

Nascente guia irá guiá-lo através de cinco erros comuns de currículo que os aspirantes a cientistas de dados costumam cometer. Não se preocupe, também veremos dicas práticas sobre porquê evitá-los.

Vamos debutar.

1. Não apresentar projetos práticos e impressionantes

Uma grande insídia em muitos currículos de ciência de dados é a falta de projetos úteis. Embora seja importante ter certificações e diplomas, os gerentes de contratação querem ver porquê você aplica suas habilidades aos problemas do mundo real.

Por que isso é importante

• Sem projetos fortes, os recrutadores muitas vezes ficam sem saber se é verosímil utilizar o conhecimento teórico a problemas reais.
• Os projetos são a melhor maneira de mostrar o impacto de suas habilidades, por exemplo, porquê você melhorou os processos de negócios ou respondeu a perguntas de negócios.

Uma vez que evitar

• Inclua pelo menos 3 a 5 projetos diversos em seu currículo. Trabalhe com conjuntos de dados do mundo real. Concentre-se Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! construção e implantação de modelos de aprendizagem de máquina. E link para o projeto em seu portfólio.
• Certifique-se de evidenciar as ferramentas que você usou (Python, R e SQL), as bibliotecas que você usou, o tamanho do conjunto de dados e resultados específicos ou impactos nos negócios.
• Use métricas sempre que verosímil. Por exemplo, “Erigir um protótipo preditivo que reduziu a rotatividade de clientes em 15% usando algoritmos de floresta aleatórios em um conjunto de dados de 100 milénio registros de clientes”.

Se você é um iniciante sem experiência anterior em ciência de dados, comece contribuindo para projetos de código cândido, participando de competições Kaggle e projetos pessoais nos finais de semana.

2. Somar muitos chavões em vez de provar habilidades

Um currículo repleto de jargões da ciência de dados porquê “aprendizagem de máquina”, “aprendizagem profundo” ou “big data” pode parecer impressionante. Mas se for unicamente uma lista de chavões sem provas, o tiro pode trespassar pela culatra.

Por que isso é importante

• Recrutadores e gerentes de contratação procuram evidências de suas habilidades, não unicamente menções porquê palavras-chave.
• Carregar sua seção de habilidades com todas as ferramentas e bibliotecas com as quais você está familiarizado pode funcionar contra você se você não tiver experiência ou projetos dignos de nota.

Uma vez que evitar

• Em vez de listar termos porquê “limpeza de dados” ou “modelagem preditiva” genericamente, descreva porquê você aplicou essas habilidades em um projeto específico.
• Por exemplo, em vez de redigir “proficiente em aprendizagem de máquina”, você pode proferir: “Desenvolvi um pipeline de aprendizagem de máquina que identificou clientes de supino valor, levando a um aumento de 20% na conversão de vendas”.

Resumindo, você deve se concentrar em resultados tangíveis e vinculados ao seu conjunto de habilidades, em vez de listar unicamente termos técnicos.

3. Não personalizar seu currículo o suficiente

Um tamanho único não serve para todos quando se trata de currículos de ciência de dados. Enviar o mesmo currículo para cada posição para a qual você se candidata pode diminuir significativamente suas chances de conseguir uma entrevista.

Por que isso é importante

• A ciência de dados é um campo vasto e cada empresa terá expectativas e requisitos diferentes dependendo do setor.
• Se o seu currículo for muito genérico, os recrutadores perceberão que você não dedicou tempo para entender suas necessidades específicas. Um currículo enviado para uma função de engenheiro de ML em uma startup de imagens médicas não deve ser idêntico àquele enviado para uma função de pesquisador de dados em uma empresa fintech.

Uma vez que evitar

• Personalize seu currículo para cada vaga, adaptando seus projetos, habilidades e palavras-chave para corresponder à descrição da vaga. Mas seja honesto e inclua unicamente projetos e habilidades nos quais você trabalhou.
• Certifique-se de evidenciar experiências que se alinhem diretamente com o setor da empresa. Por exemplo, para uma função focada em finanças, enfatize projetos relacionados a dados financeiros ou estudo de risco.

Isso só é verosímil quando você diversifica e trabalha em uma variedade de projetos, dependendo do setor em que gostaria de trabalhar Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! pesquisador de dados.

4. Não quantificar impacto e conquistas

O trabalho de um pesquisador de dados gira em torno de números e dados. Portanto, deixar de quantificar as conquistas em seu currículo é uma oportunidade perdida 🙂. Os números acrescentam credibilidade às suas afirmações e demonstram o real impacto do seu trabalho.

Por que isso é importante

• Descrições vagas porquê “melhor precisão dos dados” ou “modelos preditivos desenvolvidos” não dão ao recrutador qualquer sensação de graduação ou sucesso.
• Métricas quantificáveis ​​são fáceis de digerir e ajudam a evidenciar suas contribuições.

Uma vez que evitar

• Inclua métricas para cada projeto ou experiência profissional relevante. Concentre-se em coisas porquê melhorias na precisão, economia de custos, redução de tempo ou impactos nos negócios.
• Se você não puder compartilhar números exatos, use aproximações porquê “melhoria de aproximadamente 10%” ou “tempo de processamento reduzido quase pela metade”.

Isso é muito importante; porque mesmo que você tenha trabalhado em projetos complexos e interessantes, você deverá ser capaz de falar sobre o impacto deles.

5. Negligenciar habilidades sociais e visão de negócios

Embora a ciência de dados seja altamente técnica, as empresas procuram cada vez mais candidatos que também possam provar competências interpessoais, porquê notícia, trabalho em equipa e, o mais importante, uma boa compreensão de porquê as empresas funcionam.

Embora as habilidades interpessoais caiam principalmente na categoria “mostre, não conte”. Concentrar-se unicamente na experiência técnica e ignorar estas áreas pode ser prejudicial.

Por que isso é importante

• Uma vez que pesquisador de dados, você deve ser capaz de legar descobertas complexas às partes interessadas não técnicas.
• As empresas querem cientistas de dados que possam tomar decisões baseadas em dados que se alinhem com os objetivos de negócios e resolvam problemas de negócios.

Uma vez que evitar

• Se necessário, dedique uma seção do seu currículo às habilidades interpessoais. Mencione quaisquer casos em que você apresentou o projeto à equipe ou colaborou entre equipes.
• Quando verosímil, vincule suas conquistas técnicas aos resultados de negócios. Isso mostra que você entende o impacto mais vasto do seu trabalho.

Ah, e não se preocupe. Há muitas oportunidades de provar habilidades interpessoais durante as fases posteriores do processo de entrevista. 🙂

Epílogo

Erigir um currículo possante em ciência de dados é mais do que unicamente listar habilidades técnicas e descrever projetos. Conforme discutido, é necessário mostrar o impacto real de seus projetos, somar métricas sempre que verosímil e personalizar sua experiência para corresponder às funções de trabalho.

Evitando esses erros comuns e seguindo as dicas delineadas, você conseguirá gerar um currículo que se destaque no mercado de trabalho de ciência de dados.

A seguir, leia 7 etapas para conseguir seu primeiro tarefa em ciência de dados.

Moçoila Priya C é um desenvolvedor e redator técnico da Índia. Ela gosta de trabalhar na intersecção entre matemática, programação, ciência de dados e geração de teor. Suas áreas de interesse e especialização incluem DevOps, ciência de dados e processamento de linguagem procedente. Ela gosta de ler, redigir, programar e tomar moca! Atualmente, ela está trabalhando para aprender e compartilhar seu conhecimento com a comunidade de desenvolvedores criando tutoriais, guias de procedimentos, artigos de opinião e muito mais. Projéctil também cria visões gerais de recursos envolventes e tutoriais de codificação.

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