¿Cuáles son las posibles mejoras en mi currículum para un trabajo de ciencia de datos?

No estoy seguro de que cualquier mejora en su currículum sea suficiente para obtener un puesto de ciencia de datos en los Estados Unidos. En general, su currículum no es malo. Pero es obvio que usted es un ingeniero informático con un enfoque en los sistemas de comunicación, cuyos únicos antecedentes en ciencia de datos son algunos cursos y proyectos.

Tenga en cuenta que el mercado de puestos de ciencia de datos de nivel de entrada en los Estados Unidos es bastante competitivo en estos días. Hay muchos candidatos bien calificados que poseen títulos avanzados en campos relacionados con la ciencia de datos de universidades de élite. Sin embargo, incluso muchos de esos candidatos más fuertes luchan por conseguir un trabajo de ciencia de datos. El hecho de que seas un estudiante extranjero de una escuela de nivel medio hará que la búsqueda de trabajo sea aún más difícil.

Si realmente está decidido a ingresar a este campo, tal vez pueda intentar comenzar su carrera como analista de datos o ingeniero de datos. Luego, avance hacia una carrera de científico de datos a través de una mayor educación y un buen desempeño en el trabajo.

Alternativamente, podría intentar permanecer en la escuela para fortalecer sus credenciales académicas (doctorado) y / o mejorar su experiencia laboral con una pasantía de análisis de datos en los Estados Unidos. Esto mejorará fundamentalmente su currículum mucho más que cambiar el formato y la redacción.

Parece que tiene un currículum sólido, pero está demasiado abarrotado, tiene una serie de errores de formato y debe adaptarse a la descripción del trabajo (no solo a un rol de científico de datos general).

He respondido una docena o más de preguntas sobre currículums aquí en Quora. He revisado miles y miles de currículums. Algunas personas tienen recomendaciones muy detalladas y específicas sobre el contenido del currículum, el formato, etc. Intento mantenerlo simple y resumirlo en tres cosas. Vea mi consejo general aquí.

Algunos elementos específicos que sugeriría para reducir el desorden en su currículum:

  1. Simplifica tu información de contacto. Use solo una dirección de correo electrónico. No hagas que los reclutadores se pregunten cuál usar.
  2. Tienes un buen sitio web personal. Coloque enlaces a sus sitios de LinkedIn y Github allí y déjelos fuera de su currículum. Si alguien está lo suficientemente interesado como para hacer clic en su sitio web, puede profundizar más para ver sus otros perfiles y trabajar.
  3. Elimina la viñeta “predicción de forma de OVNI …”. Francamente, todos los proyectos son solo nombres que no significan nada sin contexto. Escogería uno o dos que pueden ser relevantes para un puesto de trabajo y describiría brevemente cómo / por qué es apropiado.
  4. Elimina los números en el curso. No tienen sentido para los lectores y simplemente desordenan la página.
  5. Normalmente recomendaría eliminar el GPA, pero el tuyo es fuerte, así que mantenlo.
  6. Por lo general, le aconsejo que elimine los lugares donde trabajó. ¿Al reclutador realmente le importa saber las ciudades donde trabajó? ¿Cómo demuestra tu capacidad para hacer un trabajo de científico de datos? Solo abarrota la página.
  7. El resto de su experiencia y las secciones de investigación deben adaptarse a la posición específica para la que está postulando. En este momento, parece que está tratando de atascar la mayor cantidad de contenido posible mientras lo mantiene en una página. Pero está demasiado lleno. El representante de recursos humanos. o el gerente de contratación quiere encontrar rápidamente la experiencia que tenga que sea relevante para el puesto. Todo lo demás es un desorden irrelevante que enmascarará el buen contenido.
  8. Por último, hay varios errores de formato (UTAHSTATE no es una palabra). Esto no habla bien acerca de su atención al detalle.

Bien,

El término científico de datos implica dos cosas básicas.

Bueno con los números (¡extremadamente BUENO!)

y

Haga algo significativo con estos números para cualquier tipo de entidad gubernamental, ONG o con fines de lucro.

Los datos sin significado son como encontrar una aguja en un pajar.

Mencione las cosas de las que dio un significado y que antes se encontraban sin nada valioso que ofrecer al público.

La simplificación de la información es la clave aquí y también la velocidad y precisión con la que lo hace. Y, por último, los resultados que se esperaba alcanzar.

ejemplo:

Analicé los datos de mercado de los mercados de Europa del Este para identificar y establecer nuevos socios comerciales para aumentar el alcance de mercado de la compañía, lo que resultó en X% de ventas, Y% de participación de mercado, etc.

Gracias por el A2A. Espero que ayude a responder tu pregunta.