你是否申請了數據科學工作的職位，但卻沒有回音？（不管你申請什么職位——數據科學家、數據工程師、數據分析師等)。事實上，一份制作粗糙或者包含太多無關細節的簡歷都可能使你面臨被拒絕的風險。
不過，制作精美的數據科學簡歷是一項可以學習的技能。一旦你知道如何熟練地優化簡歷，就能在申請下一份數據科學工作時有效地推銷自己。
本文將帶你一步一步地創建一份出色的數據科學簡歷。
目錄
1.數據科學簡歷的結構
· 簡歷的正確長度是多少？
· 創建差異化區域
2.將信息內容添加到數據科學簡歷中
· 信息優先級
· 使內容簡明清晰
3.獲得行業專家的反饋
4.塑造數字形象
簡歷制作的正確思路是把它當作一套房子
這是一種非常直觀的制作簡歷的方法。想象一下，所有房子里都有一個固定的區域和一個平面圖，你需要確保所有的東西都能整齊地放在可利用的空間里。
同樣簡歷空間也是如此，應該明智地使用它，有效地展示個人信息。
當我們執行下面的步驟時，請記住上面這個類比。
數據科學簡歷的結構
首先應該考慮簡歷的整體結構。這有助于計劃簡歷的各個部分以及這些部分的長度。
簡歷的正確長度是多少？
在寫簡歷時，最常見的難題之一是簡歷的正確長度應該是多少？理想情況下，一頁就足夠了。簡歷的簡明扼要能夠確保面試官/招聘人員閱讀你希望他們閱讀的內容。
建議建立最好是一頁，最多不超過兩頁也是可以接受的。超過兩頁的簡歷會增加簡歷被拒絕的幾率。根據經驗，招聘人員通常略過多頁的簡歷，應該盡可能避免這種情況。
下面這份簡歷有3頁。這是非常不可取的，它會給招聘人員或面試官留下不好的印象：
再看看下面這份簡歷——這正是數據科學招聘人員應聘的簡歷模板。快速瀏覽就能知道你的專業技能和能力。招聘人員一周要分析數百份簡歷，快速獲得應聘者的信息是他們關注的問題。
所以在簡歷中盡量只保留與應聘崗位相關的信息。例如，如果你正在申請一個NLP的職位，則沒有太多必要提及你在大學時選修的會計學。一定要明智地利用有限的空間。
但是，如果一頁紙沒辦法容納你所取得的成就呢？我的建議是——不要猶豫，刪減內容，只保留那些與你申請的工作相符的細節。
創建差異化區域
當你選擇了簡歷上展示的信息，就該確定把經歷和信息放在簡歷的哪個區域了。
以下是準備數據科學簡歷時應考慮的幾個要點：
· 確保聯系人的詳細信息占用盡可能少的空間，并說明你當前所在的城市，而不是完整地址。
· 簡歷上也應該寫明求職目標，但不能超過2到3行。
· 簡歷不應遺漏的其他內容：
o 工作經驗
o 項目
o 教育
o 技能
o 獎項和成就
· 還可以包括一些可選部分，如：
o 在數據科學黑客攻擊中的表現
o 對開源項目的貢獻
o 社區參與
o 興趣愛好
o 推薦信
· 簡歷中可以忽略的內容：
o 軟技能
o 照片
將信息內容添加到數據科學簡歷中
簡歷的核心部分來了——你在數據科學方面的經驗和所做的項目。同樣，將所有內容放入一個頁面的能力也會派上用場。接下來就介紹這需要如何操作。
信息優先級
現在需要思考應該在以上討論的每一部分中放置什么內容。這個練習是至關重要的，因為你需要盡可能多地展現自己的信息，而省去無關的內容。除此之外，由于簡歷上的篇幅限制，你甚至可能不得不犧牲一些相關的重要信息。
因此，優先考慮簡歷上展示什么和不展示什么是關鍵的一步。這不僅取決于你的知識和工作經驗，還取決于你申請的崗位的性質。
例如，假設你曾經處理過NLP問題，接下來要申請NLP數據科學家崗位。然而，你在簡歷中提到的大多數項目都與基本的機器學習挑戰有關。這個情況對你來說不太妙——可能由于招聘人員不知道你有能力處理NLP任務，而拒絕你的簡歷。
剔除信息是很困難的。但當我們想要得到青睞崗位時，這是必須付出的代價。瀏覽下表以便了解應該在簡歷的不同部分中包含或及剔除哪些信息：
在技能部分，你應該關注技術技能或硬技能（而非軟技能）。如今，幾乎每個工作門戶網站都會根據硬技能或與硬技能相關的關鍵字來篩選簡歷。
與此類似，在“經驗”部分，你需要回顧過去所做的項目，并選擇與你申請的崗位最相關的項目或職位。如果你想給項目添加細節，只需用一兩句話或用要點來解釋。注意：不要添加任何不涉及數據科學或分析問題解決的項目——從招聘人員的角度來看，這幾乎沒有任何價值。
你還可以添加相關證書、博客(如果有的話)、學術成就或在數據科學競賽中的表現。
現在簡歷的基本模板已經準備好了。那么接下來應該怎么做?你的簡歷應該使人印象深刻，一起來看看如何達到這個目標。
內容簡明清晰
要想簡歷從其他候選人中脫穎而出，可以結合以下幾點:
· 使用主動語態而不是被動語態。這有助于使句子更簡短，易于閱讀。這會讓簡歷看起來更有行動力。
· 你量化簡歷上每個項目中取得的成就的獨特性和收益。例如，可以從增加收入、降低成本或投資回報等方面說明項目對業務的影響——這一點很重要，因為這是數據科學專業人員經常需要做的事情。你擁有把模棱兩可的問題轉化為數據科學的能力——你需要用簡歷來展示行業態度。
獲得行業專家的反饋
現在簡歷已經準備好了，只剩最后一步需要做——那就是在簡歷上獲得實際的、有經驗的反饋。這一點很重要，因為當我們全心全意地致力于某件事情時，往往會忽視它的缺點和不足之處——這是人們的劣根性。糾正這個問題的唯一方法是讓合適的人審閱你的工作。
例如，在Vidhya分析公司工作時，只要我寫了關于某個項目的博客文章，就會讓隊友對它進行交叉檢查和評論。這無疑給我的思路增加了一個新的視角，這些反饋對進一步改進文章大有裨益。
因此，要建立一份扎實的數據科學簡歷，必須讓行業專家、數據科學家、主題專家等審閱。這就需要你的人脈——與業內人士分享你的簡歷，并聽取他們的反饋。
你可以向這些人提出具體的問題。例如，在你所做的五個項目中，應該把哪三個放進簡歷里；或者如何量化你在大學或以前的組織中完成的某項任務。
塑造數字形象
到目前為止，我們已經看到了撰寫一份優秀的數據科學簡歷所需的基本要素。然而，在當今這個競爭激烈的世界，僅僅擁有一份好的簡歷可能還不足以讓你接面試電話接到手軟——尤其當你申請的職位是數據科學家時。
你的簡歷也應該加上數字資料。
我們正處于數字革命中。毋庸置疑招聘過程中也會考慮到這一點。
舉個例子。我每周都會進行一些數據科學的面試。在我打電話或進入面試室之前，我總是要查閱兩項內容:
· 候選人的GitHub簡介
· 他/她在LinkedIn上的個人資料
我還會查看他們在這兩個平臺上提到的項目——項目是否與當前所申請的職位相關?這可以幫助我可視化候選人的個人資料，這樣一來我就可以用特定方式來組織我的問題。我還可以判斷應聘者在簡歷中提到的技能是否反映在他們的GitHub個人資料中。
因此，想要建立一個令人印象深刻和強大的數字檔案，則可以參考以下提示：
1. 在LinkedIn上有一個良好的形象。大多數面試官喜歡在面試前查看你在LinkedIn上的個人資料(我們通過與多位招聘人員進行了交談證實了這一點)。
2. 營造GitHub的個人形象。在這個平臺上分享個人項目和完整代碼。
3. 運營一個關于數據科學的博客，與數據科學社區共享知識——這有助于建立個人品牌。
4. 定期在Discussion、StackOverflow、Quora等平臺上解答與數據科學相關的提問。
這份列表并不完整。當然還有其他方法和工具可以增強你的數字形象。但是請記住，建立這個數字檔案是為了確保它在你面試時可以反映你的專業知識。
在每一個主流平臺上營造個人形象是不可行的。因此，在塑造數字形象時，必須有所選擇。
但是請注意——毋庸置疑LinkedIn和GitHub的個人形象都是必須要打造的。除了這兩者之外，你還可以在博客、播客或YouTube上塑造個人形象 (除LinkedIn和GitHub外，你最好還在這些網站上傳個人資料)。
