
随着数据在业务中扮演着越来越重要的角色,数据专业人员的需求仍然很高。尽管数据科学劳动力短缺,但这个领域可能是一个竞争激烈的领域。如果员工想增加他们获得理想职位的机会,他们可以在简历上增加一些变化。
简历上的多样性体现了灵活性,这是当今数据专业人员的一项基本技能。它可能是一个很好的简历助推器,但从一个职位跳到另一个职位来改善简历是不实际的。谢天谢地,申请人可以增加多样性,而不需要承担许多新的工作。
以下是数据专业人员在简历中添加变化的七种方法。
职位头衔不是简历上唯一能展示多样性的东西。如果申请人名下有任何出版物,如书籍、期刊文章或白皮书,他们应该列出这些出版物。这些对潜在的雇主来说是一个例子,表明一个工人对他们的领域是认真的。
记住,每件事都应该与手头的具体工作相关。数据相关职位的简历中只应显示与数据相关的出版物。如果工人没有任何相关的出版作品,他们可以寻找机会成为其中的一部分。
在整个职业生涯中,数据专业人员将从事各种项目,无论是工作还是业余爱好。无论它们是令人印象深刻的个人追求还是为公司节省资金的事件,这些项目都是相关技能的例子。提到具体的项目而不是一般的工作描述也会给重复的简历增加变化。
任何展示不同方法或技能,或特别令人印象深刻的东西都值得一提。对这些项目的描述不需要很长,应该集中在使它们独特的地方。最好用数字和指标来表达这些成就,这些数字和指标比语言更突出。
申请者的当前公司可能有项目,可以为简历添加变化。当数据专业人员工作时,他们应该寻找任何学习或使用新技能的机会。自愿成为这些任务的一部分将有助于建立一份更令人印象深刻的简历。
数据专业人士可以向他们的经理询问任何这样的机会,或者密切关注这些机会。无论是在一个特殊的公司项目上工作,还是为部门开创一个新的流程,这些出现的频率比一些人想象的要高。
数据专业人员不必将自己局限于当前职位上可用的工作。数据科学家和分析师是急需的员工,所以他们可以从事自由职业来提升简历。自由职业项目使专业人员能够承担他们原本无法完成的任务,在没有另一份全职工作的情况下增加了变化。
由于这种类型的工作使专业人士能够选择他们自己的时间,它可以适应他们目前的时间表。工人不需要承担太多额外的工作。仅仅几个项目就可以增加一些所需的多样性。
如果专业人士想找到另一个能增加多样性的全职职位,他们可以考虑在国际上工作。与美国公司相比,国际公司更有可能有不同的项目。即使他们没有,与不同的文化合作也显示了灵活性。
国际上有几种工作方式,所以工人们无论现状如何都能找到一些东西。数据专业人员甚至可以为国际公司找到合同工作,这样他们就可以在其他工作的基础上完成这项工作。
即使通过各种职位,数据专业人员可能会发现他们的日常工作看起来相似。这些员工仍然可以找到机会,通过提及他们积累的软技能,在简历中增加变化。即使以数据为中心的工作从一个职位到另一个职位看起来都一样,不同的工作环境可能会发展出各种软技能。
处理数字并不是数据专业人员工作中唯一重要的技能。他们还需要将结果传达给不同的受众,在团队中工作,并具有适应性。突出这些软技能而不是看起来更相似的任务会增加简历的多样性。
招聘经理通常只有30秒的时间来查看求职者的简历。数据专业人员需要在不占用太多空间的情况下展示多样性。对所有描述符的具体说明也迫使申请者专注于使每个条目唯一的东西。
对不同的数据位置进行一般的、缩小的查看可能会使它们看起来都一样。对每一个都进行具体说明会突出它们的不同之处。
与数据相关的工作有很多种,即使它可能不会立即显现出来。希望改进简历的数据专业人员可以按照以下步骤来展示这种变化。然后,他们可以成为一个更有吸引力的候选人,在一个已经很有需求的领域。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28