如何打造最专业的数据科学家简历？
尽管95%的雇主表示，会数据科学和分析技能的人才很难找到，但寻找数据科学家工作的求职者仍然需要在求职过程中展示自己对核心概念和技能的熟练程度。一份专业的数据科学家的简历是求职的关键因素。
一份好的数据科学家简历应该包括除了数据科学基础之外的广泛技能和素质。“数据是复杂的，很可能你的客户经理或创意团队不会像你一样理解技术的复杂性，”LaunchPoint résumésumé 认证专业简历作者兼创始人Lauren Hamer解释说，这就是为什么招聘经理在查看数据科学家的简历时，会综合考虑技术技能和沟通技巧（例如，你能使用非结构化数据，发现解决业务问题的方法，并将你的发现展示给其他利益相关者吗？）
在本指南中，我们将介绍创建一份有效的数据科学家简历的主要步骤，并深入研究招聘经理在数据科学家身上寻找的一些东西。
一份有效的数据科学家简历的特点
数据科学家如何在简历中展示他们的技术技能和沟通能力？Hamer指出：通常最好在工作经历部分完成。
除了展示你的项目和工作的例子，重点还应该提到与你一起工作的团队和利益相关者，以及你用什么媒介向别人展示你的发现（详细的Excel报告、案例研究、敏捷项目格式、Zoom、kick-off calls等）。
例如：
通过挖掘和分析第三方和客户情绪数据，获得重要的、有形的、可操作的见解，为研发和产品营销提供增值可交付成果。
与数据工程师和营销团队合作，实施ETL流程，编写和优化SQL查询，执行数据提取，以满足分析需求。
使用combo charts, stacked bar charts, pareto charts, donut charts, geographic map设计丰富的数据可视化和视图，并使用Tableau和Matplotlib转换数据。
通过Zoom的幻灯片展示，向非技术经理和执行团队传达研究结果、建议和机会。
为了进一步肯定数据科学家的技能水平和他们的工作能力，Hamer有时会引用利益相关者或客户的话。例如：
“Lauren在混乱中看到全局的能力帮助我们团队在短短3个月内推出了一款新产品——如果没有她详细的算法和统计模型，这是不可能的。”——Bob Jones，ABC公司高级研发经理
其他基本要素
数据科学简历中其他最重要的部分是“技术技能”和“特殊项目”。
Hamer建议将你的技术技能总结或工具箱放在résumé的前三分之一，就在你的个人资料总结的正下方，在你的工作经验总结之前。它应该列出你熟悉的平台、程序和语言（优先考虑工作描述中突出的具体技能会给你加分）。
Hamer解释说，虽然你应该在你的工作经历中简要地提到项目，但它们非常重要，值得单独列出“特殊项目”或“相关项目”，并附上更详细的摘要，以吸引招聘经理的目光。同样，项目摘要提供了一个完美的平台，解释你的方法、思维方式、商业头脑以及突出优秀数据科学家的东西。
考虑到这一点，下面是描述每个项目的格式：
问题陈述：你试图解决什么问题，为什么？此外，为了让自己与众不同，简要描述你的方法和分析能力。
你和谁一起工作过：阐明你的角色，以及你是否为团队的一员。
数据：描述数据集的大致大小以及用于存储、提取和清理数据的软件、工具和技术。
模型、算法和方法：指定使用的模型/算法和统计技术，以及用于构建它们的编程语言和库。
代码：可以链接到你的GitHub帐户或投资组合，以便招聘经理可以审查代码。
结果和建议：解释你是如何传达分析结果的，以及你工作的结果或影响。
创建有效的摘要配置文件
开始总结应该包括目标职位的第一行，然后传达候选人的最佳价值陈述或差异化——一些独特的东西。
回想一下你从导师、教授、导师等那里得到的反馈。他们喜欢你哪一点？你了解全局吗？你是他们最可靠、最不用担心的员工吗？你是最值得信任的培训新员工的人吗？
在你的开始总结中提到这些：
以目标为导向的数据科学家在理解问题的业务基础、进行有效分析、提供数据驱动的见解和价值方面提供了可靠的业绩记录，这些见解和价值可以改善决策，并对最高和最低利润产生积极影响。具有高度上进心和洞察力的专业人士，具有出色的沟通能力，在数据挖掘、提取、分析、统计建模、机器学习和数据可视化方面拥有6年以上的经验，将数据转化为有价值的信息是我的爱好和特长。
最后的技巧和特点
简历的长度并不像内容那么重要。
匹配职位描述：为了吸引自动和人工审核员的注意，在点击“发送”之前，进行简单的修改/定制，以符合职位描述中的要求，包括硬技能和软技能、组织文化、行业专长。更好的做法是，使用Jobscan或Résumé Worded等免费工具，将你的简历与具体的职位描述进行比较，做出修改，添加合适的关键词，从而通过求职者追踪系统。
提供工作示例：提供一个示例或作品集的链接，这些示例或作品集反映你的工作经历，并表明你如何与技术和非技术受众进行沟通。
一定要包括证书和课程：你应该包括顶级证书，以及课程和参加的黑客马拉松和比赛，这些可以证明你在必备技术方面的专业知识和对持续学习的热情（此外，更加专业和更多的技能会让你有可能争取到更高的薪水）。
作者：Leslie Stevens-Huffman
AI聘
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