Beispiele für datenwissenschaftliche Lebensläufe

Der Data Scientist-Karriereleitfaden von BrainStation kann Ihnen dabei helfen, die ersten Schritte in Richtung einer lukrativen Karriere in der Datenwissenschaft zu unternehmen. Lesen Sie weiter, um Beispiele für Data Science-Lebensläufe zu erhalten, die Ihnen helfen, einen Job als Data Scientist zu finden.

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Data Scientists sind sehr gefragt, und Arbeitgeber möchten Kandidaten finden, die über die richtigen Fähigkeiten verfügen.

Seit 2012 sind die Stellen für Data Scientists um 650 Prozent gestiegen, und dieser Anstieg zeigt keine Anzeichen für ein Ende. Das U.S. Bureau of Labor Statistics prognostiziert, dass die Nachfrage nach Data-Science-Fähigkeiten bis 2026 um weitere 27,9 Prozent steigen wird.

Ein gut geschriebener Data-Science-Lebenslauf hebt die Leistungen und Errungenschaften eines Kandidaten hervor. Professionelle Lebensläufe zeigen, dass ein Bewerber über nachgewiesene Fähigkeiten verfügt und dass er einem Unternehmen helfen kann, seine Ziele zu erreichen.



Was sind Data Science-Lebensläufe?

Data Science-Lebensläufe sind Dokumente, die einen kurzen Überblick über die Qualifikationen und Erfahrungen von Data Scientists (oder angehenden Data Scientists) geben. Ihr Lebenslauf ist Ihr erster Eindruck bei Einstellungsmanagern, die sich Lebensläufe oft nur 30 Sekunden lang ansehen.

Für Data-Science-Jobs auf Einstiegsniveau ist es besonders wichtig, zunächst etwas zu planen und vorzubereiten, bevor Sie mit dem Schreiben eines Data-Science-Lebenslaufs beginnen. Dies gilt auch für Senior Data Scientists, um sicherzustellen, dass Sie aktuelle Beispiele einbeziehen, die aktuelle Projekte hervorheben.

Hier sind ein paar Schritte, die Sie befolgen müssen, bevor Sie mit dem Schreiben Ihres Lebenslaufs beginnen, und einige Beispiel-Lebensläufe, die Ihnen dabei helfen, Ihren Traumjob in der Datenwissenschaft zu finden.



Recherchieren Sie das Unternehmen

Lebensläufe sollten auf die Stelle und das Unternehmen zugeschnitten sein, bei dem Sie sich bewerben. Durchsuchen Sie die Website und die sozialen Medien des Unternehmens, um ein besseres Gefühl für seine Arbeit, Mission und Werte zu bekommen. Überlegen Sie dann, wie Sie als Data Scientist Mehrwert schaffen können. Denken Sie auch daran, die Stellenbeschreibung sorgfältig zu lesen und die erforderlichen Data-Science-Fähigkeiten zu beachten – Sie sollten diese in Ihrem Data Scientist-Lebenslauf hervorheben, um dem Personalchef, der Ihren Lebenslauf liest, Ihren Wert und Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren.

Erstellen Sie Ihren Elevator Pitch

Prägnant zu kommunizieren, warum Sie der/die Richtige für einen Job sind, ist eine Wissenschaft für sich. Ein Elevator Pitch ist eine kurze Zusammenfassung, die Ihren Hintergrund, Ihre Referenzen und das, was Sie zu einem einzigartigen Kandidaten macht, beschreibt. Wenn Sie Ihren Pitch haben, verweisen Sie darauf, wenn Sie Ihren Data Scientist-Lebenslauf schreiben. Dies kann Ihnen helfen, Ihre wichtigsten datenwissenschaftlichen Fähigkeiten und Leistungen zu priorisieren.

Finden Sie eine klare, saubere Vorlage

Wählen Sie eine Lebenslaufvorlage aus, die Arbeitgeber und Personalchefs leicht überfliegen können. Während Sie kreativ sein können, funktioniert ein einfaches Lebenslaufdesign oder eine Lebenslaufvorlage am besten. Wichtig ist, dass die Gestaltung nicht vom Inhalt Ihres Lebenslaufs ablenkt. Fügen Sie reichlich Leerraum, richtige Überschriften und konsistente Formatierung ein.

Präsentieren Sie Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten und Projekte

Berücksichtigen Sie die datenwissenschaftlichen Fähigkeiten und Projekte, die für die jeweilige Stelle, auf die Sie sich bewerben, am relevantesten sind. Konzentrieren Sie sich darauf, diese in Ihrem Lebenslauf zu präsentieren. Wählen Sie Projekte aus, die Ihre technischen Datenkenntnisse demonstrieren und zeigen, wie Sie zur Lösung eines Problems beigetragen haben. Erstellen Sie eine Liste mit den spezifischen Fähigkeiten, Tools und Programmiersprachen, die für jedes Projekt verwendet werden.

Nachdem Sie Ihre Planung abgeschlossen haben, können Sie mit dem Verfassen Ihres Data Scientist-Lebenslaufs fortfahren. Wenn Sie mit dem Schreiben beginnen, sollten Sie einige Best Practices beachten.

    Sei präzise: Data-Science-Lebensläufe sollten ungefähr zwei Seiten lang sein. Arbeitgeber prüfen möglicherweise Hunderte von Bewerbungen, geben Sie also nur Ihre relevantesten datenwissenschaftlichen Fähigkeiten und Erfahrungen an. Professionelle Lebenslaufformate und Lebenslaufvorlagen sind großartige Ressourcen, um Ihre wichtigen Informationen unter der Seitenzahl zu halten.Verwenden Sie Aufzählungslisten: Aufzählungszeichen halten Ihren Lebenslauf organisiert, leicht lesbar und lenken die Aufmerksamkeit auf Schlüsselbegriffe und Attribute.Verwenden Sie Aktionsverben: Wählen Sie einfache, zielgerichtete Aktionsverben, die Ihre Leistungen hervorheben und Ihren Beitrag zu einem Team oder Projekt erläutern. Beispiele für Aktionsverben sind: konstruiert, gelöst, beschleunigt, reduziert und gestartet.Verwenden Sie Zahlen und Kennzahlenstatt generischer Adjektive: Vermeiden Sie Adjektive wie stark oder erfahren. Diesen Worten fehlt es an Spezifität und Substanz. Verwenden Sie stattdessen konkrete Metriken und spezifische Beispiele, um Ihre Erfolge zu präsentieren. Quantifizieren Sie Ihre Leistungen, damit Arbeitgeber den Wert, den Sie ihrem Team bringen können, klar erkennen können.Schreiben Sie spezifische, aussagekräftige Leistungserklärungen: Diese Aussagen beschreiben, was Sie in Ihrer Karriere erreicht haben. Ein allgemeiner Überblick für Aussagen zu datenwissenschaftlichen Leistungen sind: Aktionsverb + Aufgabe + Ergebnis. Zum Beispiel Entwicklung neuer Prognosemodelle, die die Unternehmenseffizienz um 50 Prozent steigern.Begrabe die Lede nicht: Heben Sie Ihre wichtigsten und relevantesten Erfahrungen am Anfang jedes Abschnitts oder jeder Überschrift hervor.Vergangene Projekte hervorheben: Nehmen Sie relevante Arbeits- und Data-Science-Projekte in Ihren Lebenslauf auf, die Ihre Fähigkeiten zeigen und Sie hervorheben. Projektarbeit ist besonders sinnvoll, wenn Sie nicht über langjährige Erfahrung verfügen.Fachsprache vereinfachen: WAuch wenn Sie relevante technische Schlüsselwörter angeben sollten, vermeiden Sie es, Ihren Lebenslauf mit Fachjargon zu überladen. Einige Personalchefs haben möglicherweise keinen technischen Hintergrund, stellen Sie also sicher, dass sie Ihre Leistungen noch verstehen können.Lektorat und Korrekturlesen: Führen Sie eine sorgfältige Rechtschreib- und Grammatikprüfung durch. Zeigen Sie Arbeitgebern, dass Sie gründlich und detailorientiert sind. Ein zweites Augenpaar ist ebenfalls nützlich, also bitten Sie einen Freund oder Kollegen, Ihren Lebenslauf zu überprüfen.

Erste Schritte – Was ist der Zweck des Lebenslaufs?

Der Zweck eines Data-Science-Lebenslaufs besteht darin, einen Überblick über Ihre Erfahrungen, Fähigkeiten und Erfolge als Data Scientist zu geben. Der Lebenslauf ist Ihre Vorstellung und Präsentation gegenüber einem Arbeitgeber. Lebensläufe erzählen die Geschichte Ihrer Karriere in einem kurzen und organisierten Format. Sie heben Ihre relevanten Leistungen hervor und zeigen den Wert, den Sie als Data Scientist einbringen können.

Letztendlich kann Ihnen der Lebenslauf dabei helfen, im Bewerbungsprozess voranzukommen und sich ein Vorstellungsgespräch zu sichern. In der Phase des Vorstellungsgesprächs dienen Lebensläufe auch als Referenzdokumente für das Einstellungsteam.

So erstellen Sie eine Gliederung für einen Data Science-Lebenslauf

Um einen organisierten Data-Science-Lebenslauf zu erstellen, können Sie dieser allgemeinen Gliederung folgen:

    Kontaktinformation: Geben Sie Ihren Namen, Ihre Telefonnummer, Ihre E-Mail-Adresse, LinkedIn und GitHub oder Ihr Portfolio an.Profil/Zusammenfassung/Ziel: Beschreiben Sie in zwei bis vier Sätzen, warum Sie der beste Kandidat für die Stelle sind.Erfahrung: Skizzieren Sie Ihre relevante Data-Science-Erfahrung.Projekte: Relevante Data-Science-Projekte hervorheben.Bildung: Schließen Sie Abschlüsse/Zeugnisse sowie das Schul- und Abschlussdatum ein. Sie können auch relevante Studienleistungen und akademische Leistungen hervorheben.Fähigkeiten: Fügen Sie relevante technische Datenwissenschaftsfähigkeiten hinzu, die der Stellenbeschreibung entsprechen.Zusätzliche Abschnitte: Dazu können Konferenzen, Veröffentlichungen, Auszeichnungen und andere Aktivitäten oder Interessen gehören.

Was Sie in Ihren Data Scientist-Lebenslauf aufnehmen sollten

Fügen Sie Ihrem Data-Science-Lebenslauf ein Profil, Berufserfahrung, Ausbildung, Fähigkeiten, Erfolge und Extras hinzu.

    Profil: Ein aussagekräftiges Profil (auch als Zusammenfassung oder Zielsetzung bezeichnet) hilft Ihrem Data-Science-Lebenslauf, sich abzuheben. Ihr Profil sollte eine Geschichte erzählen. Fügen Sie eine kurze Beschreibung bei, warum Sie gut für die Rolle des Datenwissenschaftlers geeignet sind. Wenn Sie das Fachgebiet wechseln, erläutern Sie Ihren Einstieg in die Datenwissenschaft. Bei einigen Stellenausschreibungen wird kein Anschreiben verlangt, daher ist dies ein guter Abschnitt, um Ihre Begeisterung für die Stelle und das Unternehmen zu zeigen.Berufserfahrung: Führen Sie Ihre aktuellste und relevanteste Berufserfahrung in umgekehrter chronologischer Reihenfolge auf, wobei Ihre aktuellste Data-Science-Erfahrung zuerst aufgeführt wird. Jede Erfahrung sollte Ihre Berufsbezeichnung, das Unternehmen, den Zeitraum in der Rolle, den Ort der Stelle und Ihre wichtigsten Leistungen enthalten. Versuchen Sie, für jede Erfahrung zwei bis drei Aufzählungspunkte zu haben.Erfolge: Konzentrieren Sie sich beim Auflisten von Data-Science-Erfahrungen oder -Projekten darauf, Ihre Leistungen hervorzuheben und nicht die Aufgaben oder Verantwortlichkeiten. Fügen Sie nach Möglichkeit Zahlen und Metriken hinzu, um Ihre Erfolge zu quantifizieren. Anstelle von Prognostizierte Unternehmensumsätze schreiben Sie es beispielsweise um in Verwendete prädiktive Analysen, um Unternehmensumsätze mit einer Genauigkeitsrate von 95 Prozent zu prognostizieren.Bildung: Fügen Sie zuerst Bildungsdetails mit Ihrer letzten Ausbildung hinzu. Führen Sie alle postsekundären Abschlüsse auf, unabhängig davon, ob sie sich auf die Data Science-Rolle beziehen oder nicht (einige Data Scientist-Positionen erfordern möglicherweise einen Abschluss in einem beliebigen Bereich). Geben Sie Ihre Abschlussart, Haupt-/Nebenfach, Schulname und Abschlussdatum an. Listen Sie auch alle Kurse oder Zertifizierungen auf, die Sie außerhalb des Colleges oder der Universität erworben haben. Sie können auch relevante Studienleistungen, akademische Leistungen, Stipendien und außerschulische Aktivitäten hervorheben.Projekte: Listen Sie relevante Data-Science-Projekte auf und geben Sie den Titel, einen Link und Ihre Rolle im Projekt an. Beschreiben Sie kurz das Projekt und fügen Sie relevante Tools/Programme und Fähigkeiten hinzu.Fähigkeiten: Fügen Sie relevante technische Fähigkeiten hinzu, wobei Ihre stärksten datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zuerst aufgeführt werden. Überprüfen Sie die Stellenbeschreibung und gleichen Sie Ihre Fähigkeiten mit denen ab, die für die Position erforderlich sind.Zusatzfunktionen: Zusätzliche Abschnitte können weitere Errungenschaften präsentieren, die Sie hervorheben. Dieser Abschnitt kann Konferenzen, Veröffentlichungen, Auszeichnungen, Interessen und die Teilnahme an Hackathons enthalten. Diese können Ihre Leidenschaft und Ihr Engagement als Data Scientist zeigen.

Welche Fähigkeiten sollten Sie in einen Data Science-Lebenslauf einbringen?

Data-Science-Lebensläufe sollten technische Fähigkeiten beinhalten, die für die Stelle, auf die Sie sich bewerben, relevant sind. Eine gute Strategie besteht darin, zunächst alle Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten aufzulisten, einschließlich aller Software und Tools. Überprüfen Sie als Nächstes die Stellenbeschreibung und heben Sie die Fähigkeiten hervor, die in der Rolle erforderlich sind. Führen Sie in Ihrem Lebenslauf Fähigkeiten auf, die mit denen in der Beschreibung übereinstimmen. Sie können auch ein paar zusätzliche Fähigkeiten hinzufügen, die Ihrer Meinung nach verwandt oder relevant sind oder die Ihnen helfen, sich abzuheben.

Einige der wichtigsten Fähigkeiten für Data Scientists sind:

Technische Datenkenntnisse

  • Datenanalyse
  • Datengerangel
  • Datenmodellierung
  • Statistiken
  • Datenvisualisierung
  • Programmierung
  • Quantitative Analyse
  • Maschinelles Lernen
  • Modelle für maschinelles Lernen
  • Data-Mining
  • Debuggen
  • Hypothesentest
  • A/B-Tests
  • Rückfall

Datenwerkzeuge und Sprachen

  • R
  • Python
  • C
  • C++
  • C#
  • HTML
  • Java
  • JavaScript
  • PHP
  • SAS
  • SQL
  • Treppe
  • MATLAB
  • SQL Server
  • NoSQL
  • Hadoop
  • ÖffnenVerfeinern
  • TensorFlow
  • Cloudera
  • Planke
  • Microsoft Excel
  • Oktave
  • Funke
  • PowerBI
  • Plotzlich
  • Bokeh
  • Matplotlib
  • Seegeboren
  • Schwer
  • Pytorch
  • AWS
  • Bienenstock

Beispielformat für einen Data Science-Lebenslauf

AME Telefonnummer E-Mail LinkedIn GitHub / Portfolio-Link

PROFIL

Junior Data Scientist mit [#] Jahren Erfahrung in [Fachgebiet]. [Große datenwissenschaftliche Leistung oder Projekt]. Qualifiziert in [Top-Fähigkeiten]. Leidenschaft für [Data Science-bezogene Leidenschaften].

ERFAHRUNG

Berufsbezeichnung, Unternehmen Monat, Jahr – Monat, Jahr

  • [Handlungswort] [Fähigkeit/Aufgabe] [Ergebnis/Wirkung]
  • [Handlungswort] [Fähigkeit/Aufgabe] [Ergebnis/Wirkung]
  • [Handlungswort] [Fähigkeit/Aufgabe] [Ergebnis/Wirkung]

Berufsbezeichnung, Unternehmen Monat, Jahr – Monat, Jahr

  • [Handlungswort] [Fähigkeit/Aufgabe] [Ergebnis/Wirkung]
  • [Handlungswort] [Fähigkeit/Aufgabe] [Ergebnis/Wirkung]
  • [Handlungswort] [Fähigkeit/Aufgabe] [Ergebnis/Wirkung]

BILDUNG

Abschluss, Schulname Abschlussdatum

  • [Wichtige Kurse]
  • [Akademische Leistungen]

PROJEKTE

  • Projekt, Rolle
  • Kurze Projektbeschreibung

FÄHIGKEITEN

  • [Technische Fähigkeiten]
  • [Software-Tools]

ZUSÄTZLICHE AKTIVITÄTEN

  • [Hackathons]
  • [Ehrenamtliche Erfahrung]

Die zentralen Thesen

Als Data Scientist wird von Ihnen erwartet, dass Sie mit Big Data und Datensätzen arbeiten, relevante Daten identifizieren und dann fundierte Entscheidungen und Empfehlungen zur Lösung von Geschäftsproblemen treffen.

Das Geschäftsproblem eines Personalchefs besteht darin, den richtigen Data Scientist für eine offene Stelle zu finden. Wenn Sie das Schreiben eines Lebenslaufs mit der gleichen Herangehensweise angehen wie bei der Analyse von Daten, werden Sie sich in eine hervorragende Position bringen, um einen herausragenden Data Science-Lebenslauf und ein Anschreiben zu erstellen.

Um zusammenzufassen, was wir oben beschrieben haben, befolgen Sie unbedingt die folgenden Schritte zum Schreiben von Lebensläufen:

  • Informieren Sie sich über das Unternehmen, die Rolle und relevante Datenkompetenzen
  • Verweisen Sie auf Vorlagen und Beispiele für Lebensläufe, um einen Lebenslaufentwurf zu erstellen
  • Fügen Sie dem richtigen Abschnitt Ihres Lebenslaufs relevante Bildungserfahrung, Berufserfahrung und Datenprojekte hinzu
  • Heben Sie Erfahrung mit maschinellem Lernen und Datentools hervor
  • Erstellen Sie prägnante Aufzählungspunkte mit dem Aktionsverb + Aufgabe + Ergebnisformat für jede Erfahrung und betonen Sie datengesteuerte Erfolge
  • Lassen Sie Ihren Data Scientist-Lebenslauf von einem vertrauenswürdigen Kollegen auf Grammatik und Rechtschreibung Korrektur lesen, um sicherzustellen, dass Ihre Erfahrung professionell präsentiert wird

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