Eksempler på CV for datavitenskap

BrainStations karriereguide for Data Scientist kan hjelpe deg med å ta de første skrittene mot en lukrativ karriere innen datavitenskap. Les videre for datavitenskapelige CV-eksempler for å hjelpe deg med å få jobb som dataforsker.



Bli en dataforsker

Snakk med en læringsrådgiver for å lære mer om hvordan våre bootcamps og kurs kan hjelpe deg å bli en dataforsker.



Ved å klikke på Send godtar du vår Vilkår .

Sende inn

Kunne ikke sende inn! Oppdater siden og prøv igjen?

Lær mer om vår Data Science Bootcamp

Takk skal du ha!

Vi tar snart kontakt.



Se Data Science Bootcamp-siden

Data Scientists er etterspurt, og arbeidsgivere ønsker å finne kandidater som har riktig kompetanse.

Siden 2012 har Data Scientist-rollene økt med 650 prosent, og denne økningen viser ingen tegn til å stoppe. U.S. Bureau of Labor Statistics spår at etterspørselen etter datavitenskapelige ferdigheter vil øke ytterligere 27,9 prosent innen 2026.

En velskrevet datavitenskapelig CV fremhever en kandidats prestasjoner og prestasjoner. Profesjonelle CVer viser at en jobbkandidat har dokumenterte ferdigheter og at de kan hjelpe en bedrift med å nå sine mål.



Hva er datavitenskapelige CVer?

Datavitenskapelige CVer er dokumenter som gir en kort oversikt over dataforskeres (eller aspirerende dataforskeres) kvalifikasjoner og erfaringer. CV-en din er ditt første inntrykk med ansettelsesledere, som ofte bare ser på CV-en i 30 sekunder.

For entry-level data science-jobber er det spesielt viktig å først gjøre litt planlegging og forberedelse før du begynner å skrive en datavitenskapelig CV. Dette gjelder også senior dataforskere for å sikre at du inkluderer oppdaterte eksempler som fremhever nylige prosjekter.

Her er noen få trinn å følge før du begynner å skrive CV-en din, og noen eksempler på CV-er for å hjelpe deg med å få den drømmejobben med datavitenskap.



Undersøk selskapet

CV bør være skreddersydd for stillingen og selskapet du søker til. Bla gjennom selskapets nettside og sosiale medier for å få en bedre følelse av arbeidet, oppdraget og verdiene deres. Vurder deretter hvordan du kan tilføre verdi som dataforsker. Husk også å gå nøye gjennom stillingsbeskrivelsen og legg merke til de nødvendige datavitenskapelige ferdighetene – du vil legge vekt på disse på CV-en til Data Scientist for å demonstrere verdien og ferdighetene dine til ansettelsessjefen som leser CV-en din.

Lag din heisplass

Å kommunisere presist hvorfor du er den rette personen for en jobb er en vitenskap i seg selv. En elevator pitch er en kort synopsis som beskriver din bakgrunn, legitimasjon og hva som gjør deg til en unik kandidat. Når du har pitchet ditt, sørg for å gå tilbake til det mens du skriver CV-en for Data Scientist. Dette kan hjelpe deg med å prioritere dine viktigste datavitenskapelige ferdigheter og prestasjoner.

Finn en klar, ren mal

Velg en CV-mal som arbeidsgivere og ansettelsesledere enkelt kan skumme. Selv om du kan være kreativ, har en enkel CV-design eller CV-mal en tendens til å fungere best. Det er viktig at designet ikke distraherer fra innholdet i CV-en din. Inkluder rikelig med mellomrom, riktige overskrifter og konsekvent formatering.

Vis frem dine datavitenskapelige ferdigheter og prosjekter

Vurder de datavitenskapelige ferdighetene og prosjektene som er mest relevante for den aktuelle stillingen du søker på. Fokuser på å vise frem disse i CV-en din. Velg prosjekter som viser dine tekniske dataferdigheter, samt hvordan du hjalp til med å løse et problem. Lag en liste med de spesifikke ferdighetene, verktøyene og programmeringsspråkene som brukes for hvert prosjekt.

Etter at du har fullført planleggingen, kan du gå videre til å utarbeide CV-en din for dataforsker. Når du begynner å skrive, er det noen gode fremgangsmåter du bør huske på.

    Vær kortfattet: Datavitenskapelige CVer bør være omtrent to sider lange. Arbeidsgivere vurderer kanskje hundrevis av søknader, så inkluder bare dine mest relevante datavitenskapelige ferdigheter og erfaringer. Profesjonelle CV-formater og CV-maler er gode ressurser for å holde viktig informasjon under sideantallet.Bruk punktlister: Punkter holder CV-en din organisert, lett å lese og trekker oppmerksomheten til nøkkelord og egenskaper.Bruk handlingsverb: Velg enkle, målrettede handlingsverb som fremhever prestasjonene dine og forklarer bidragene dine til et team eller prosjekt. Eksempler på handlingsverb inkluderer: konstruert, løst, akselerert, redusert og lansert.Bruk tall og nøkkelberegningeri stedet for generiske adjektiver: Unngå adjektiver som sterk eller erfaren. Disse ordene mangler spesifisitet og substans. Bruk i stedet konkrete beregninger og spesifikke eksempler for å vise frem prestasjonene dine. Kvantifiser prestasjonene dine slik at arbeidsgivere tydelig kan se verdien du kan tilføre teamet deres.Skriv spesifikke, kraftige prestasjonserklæringer: Disse utsagnene beskriver hva du har oppnådd i din karriere. En generell oversikt over utsagn om datavitenskapelige prestasjoner er: Handlingsverb + oppgave + resultat. For eksempel Utviklet nye prognosemodeller som økte bedriftens effektivitet med 50 prosent.Ikke begrav ledet: Legg vekt på de viktigste og mest relevante erfaringene dine øverst i hver del eller overskrift.Fremhev tidligere prosjekter: Inkluder relevante arbeids- og datavitenskapelige prosjekter på CV-en din som viser ferdighetene dine og får deg til å skille deg ut. Prosjektarbeid er spesielt nyttig hvis du ikke har mange års erfaring.Forenkle sjargong: WSelv om du bør inkludere relevante tekniske nøkkelord, unngå å overbelaste CV-en med sjargong. Noen ansettelsesledere har kanskje ikke en teknisk bakgrunn, så sørg for at de fortsatt kan forstå prestasjonene dine.Rediger og korrektur: Gjør en nøye stavekontroll og grammatikksjekk. Vis arbeidsgivere at du er grundig og detaljorientert. Et ekstra par øyne er også nyttig, så spør en venn eller en kollega om å se gjennom CV-en din.

Komme i gang – Hva er formålet med CVen?

Formålet med en datavitenskapelig CV er å gi en oversikt over dine erfaringer, ferdigheter og prestasjoner som dataforsker. CV-en er din introduksjon og pitch for en arbeidsgiver. CV forteller historien om din karriere i et kort og organisert format. De fremhever relevante prestasjoner og viser verdien du kan tilføre som dataforsker.

Til syvende og sist kan CV-en hjelpe deg videre i jobbsøknadsprosessen og sikre deg et intervju. I intervjustadiet fungerer CV også som referansedokumenter for ansettelsesteamet.

Hvordan lage en disposisjon for en datavitenskapelig CV

For å lage en organisert datavitenskapelig CV, kan du følge denne generelle oversikten:

    Kontaktinformasjon: Inkluder navn, telefonnummer, e-post, LinkedIn og GitHub, eller portefølje.Profil/Sammendrag/Mål: I to til fire setninger, skisser du hvorfor du er den beste kandidaten til rollen.Erfaring: Skisser din relevante datavitenskapelige erfaring.Prosjekter: Fremhev relevante datavitenskapelige prosjekter.utdanning: Inkluder grader/sertifikater, sammen med skole og eksamensdato. Du kan også fremheve relevante kurs og akademiske prestasjoner.ferdigheter: Inkluder relevante tekniske datavitenskapelige ferdigheter som samsvarer med stillingsbeskrivelsen.Tilleggsseksjoner: Dette kan inkludere konferanser, publikasjoner, priser og andre aktiviteter eller interesser.

Hva du skal inkludere i CV-en din for dataforsker

I din datavitenskapelige CV inkluderer du en profil, arbeidserfaring, utdanning, ferdigheter, prestasjoner og ekstramateriale.

    Profil: En sterk profil (også kalt et sammendrag eller mål) vil hjelpe din datavitenskapelige CV å skille seg ut. Profilen din skal fortelle en historie. Inkluder en kort beskrivelse av hvorfor du passer godt for rollen Data Scientist. Hvis du bytter felt, forklar overgangen til datavitenskap. Noen stillingsannonser vil ikke be om et følgebrev, så dette er en god del for å vise din entusiasme for stillingen og selskapet.Arbeidserfaring: List opp din nyeste og relevante arbeidserfaring i omvendt kronologisk rekkefølge, med din nyeste datavitenskapelige erfaring oppført først. Hver erfaring bør inkludere din stillingstittel, selskapet, tidsperioden i rollen, plasseringen av jobben og dine viktigste prestasjoner. Mål å ha to til tre kulepunkter for hver opplevelse.Prestasjoner: Når du lister opp datavitenskapelige erfaringer eller prosjekter, fokuser på å fremheve prestasjonene dine i stedet for oppgavene eller ansvaret. Der det er mulig, inkluderer tall og beregninger for å kvantifisere suksessene dine. For eksempel, i stedet for prognosert selskapssalg, omskriv det som, Brukte prediktiv analyse for å forutsi selskapssalg med en nøyaktighetsgrad på 95 prosent.utdanning: Inkluder pedagogiske detaljer med den nyeste utdannelsen din først. List opp eventuelle post-sekundære grader, enten de er relatert til datavitenskapsrollen eller ikke (noen dataforsker-stillinger kan kreve en grad innen et hvilket som helst felt). Inkluder gradstype, hovedfag/minor, skolenavn og dato for eksamen. Skriv også opp eventuelle kurs eller sertifiseringer du har mottatt utenfor høyskole eller universitet. Du kan også fremheve relevante kurs, akademiske prestasjoner, stipend og fritidsaktiviteter.Prosjekter: List opp relevante datavitenskapelige prosjekter og ta med tittelen, en lenke og din rolle i prosjektet. Beskriv prosjektet kort og ta med relevante verktøy/programmer og ferdigheter.ferdigheter: Inkluder relevante tekniske ferdigheter, med dine sterkeste datavitenskapelige ferdigheter oppført først. Se gjennom stillingsbeskrivelsen og match ferdighetene dine med de som kreves for stillingen.Tilleggsfunksjoner: Ytterligere seksjoner kan vise frem ytterligere prestasjoner som får deg til å skille seg ut. Denne delen kan inkludere konferanser, publikasjoner, priser, interesser og deltakelse i hackathons. Disse kan vise din lidenskap og engasjement som dataforsker.

Hvilke ferdigheter bør du sette på en datavitenskapelig CV?

Datavitenskapelige CVer bør inneholde tekniske ferdigheter som er relevante for stillingen du søker på. En god strategi er å først liste opp alle dine datavitenskapelige ferdigheter, inkludert programvare og verktøy. Deretter går du gjennom stillingsbeskrivelsen og fremhever ferdighetene som kreves i rollen. I CV-en din, skriv ferdigheter som samsvarer med de i beskrivelsen. Du kan også legge til noen flere ferdigheter som du tror er relaterte eller relevante, eller som vil hjelpe deg å skille deg ut.

Noen av de viktigste ferdighetene for dataforskere inkluderer:

Tekniske dataferdigheter

  • Dataanalyse
  • Datakrangel
  • Datamodellering
  • Statistikk
  • Datavisualisering
  • Programmering
  • Kvantitativ analyse
  • Maskinlæring
  • Maskinlæringsmodeller
  • Datautvinning
  • Feilsøking
  • Hypotesetesting
  • A/B-tester
  • Regresjon

Dataverktøy og språk

  • R
  • Python
  • C
  • C++
  • C#
  • HTML
  • Java
  • JavaScript
  • PHP
  • SAS
  • SQL
  • Trapp
  • MATLAB
  • SQL Server
  • NoSQL
  • Hadoop
  • OpenRefine
  • TensorFlow
  • Cloudera
  • Borde
  • Microsoft Excel
  • Oktav
  • Gnist
  • PowerBI
  • Plott
  • Bokeh
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Hard
  • Pytorch
  • AWS
  • Hive

Eksempelformat for CV-datavitenskap

AME-telefonnummer E-post LinkedIn GitHub / porteføljekobling

PROFIL

Junior Data Scientist med [#] års erfaring innen [kompetanseområde]. [Stor datavitenskapelig prestasjon eller prosjekt]. Dyktige i [toppferdigheter]. Lidenskapelig opptatt av [datavitenskap-relaterte lidenskaper].

ERFARING

Stillingstittel, bedriftsmåned, år – måned, år

  • [Handlingsord] [ferdighet/oppgave] [resultat/påvirkning]
  • [Handlingsord] [ferdighet/oppgave] [resultat/påvirkning]
  • [Handlingsord] [ferdighet/oppgave] [resultat/påvirkning]

Stillingstittel, bedriftsmåned, år – måned, år

  • [Handlingsord] [ferdighet/oppgave] [resultat/påvirkning]
  • [Handlingsord] [ferdighet/oppgave] [resultat/påvirkning]
  • [Handlingsord] [ferdighet/oppgave] [resultat/påvirkning]

UTDANNING

Grad, skolenavn Avgangsdato

  • [Relevante kurs]
  • [Akademiske oppnåelser]

PROSJEKTER

  • Prosjekt, Rolle
  • Kort beskrivelse av prosjektet

FERDIGHETER

  • [Tekniske ferdigheter]
  • [Programvare, verktøy]

EKSTRA AKTIVITETER

  • [Hackathons]
  • [Frivillig opplevelse]

Viktige takeaways

Som dataforsker forventes det at du jobber med store data og datasett, identifiserer relevante data og deretter tar informerte beslutninger og anbefalinger for å løse forretningsproblemer.

En ansettelsesleders forretningsproblem er å finne den rette dataforskeren til å fylle en ledig stilling. Hvis du nærmer deg å skrive en CV med samme tilnærming som du ville gjort mens du analyserer data, vil du sette deg selv i en god posisjon til å lage en datavitenskapelig CV og følgebrev som skiller seg ut.

For å oppsummere det vi har beskrevet ovenfor, sørg for å følge disse trinnene for å skrive CV:

  • Undersøk selskapet, rollen og relevante dataferdigheter
  • Referer til CV-maler og eksempler for å lage en CV-omriss
  • Legg til relevant utdanningserfaring, arbeidserfaring og dataprosjekter til riktig del av CV-en din
  • Fremhev erfaring med maskinlæring og dataverktøy
  • Lag konsise kulepunkter ved å bruke handlingsverbet + oppgave + resultatformatet for hver opplevelse, med vekt på datadrevne suksesser
  • Få en pålitelig kollega korrekturlese dataforskerens CV for grammatikk og staving for å sikre at erfaringen din blir profesjonelt presentert

Kategori: Nyheter