डेटा साइंस रिज्यूमे उदाहरण

ब्रेनस्टेशन का डेटा साइंटिस्ट करियर गाइड आपको डेटा साइंस में एक आकर्षक करियर की दिशा में पहला कदम उठाने में मदद कर सकता है। डेटा साइंटिस्ट के रूप में नौकरी पाने में आपकी मदद करने के लिए डेटा साइंस रिज्यूमे के उदाहरण पढ़ें।

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डेटा वैज्ञानिकों की अत्यधिक मांग है, और नियोक्ता ऐसे उम्मीदवारों को ढूंढना चाहते हैं जिनके पास सही कौशल हो।

2012 के बाद से, डेटा वैज्ञानिक भूमिकाओं में 650 प्रतिशत की वृद्धि हुई है, और यह वृद्धि रुकने का कोई संकेत नहीं दिखाती है। यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स ने भविष्यवाणी की है कि डेटा विज्ञान कौशल की मांग 2026 तक 27.9 प्रतिशत और बढ़ जाएगी।

एक अच्छी तरह से लिखित डेटा विज्ञान फिर से शुरू एक उम्मीदवार की उपलब्धियों और उपलब्धियों पर प्रकाश डालता है। पेशेवर रिज्यूमे दिखाते हैं कि नौकरी के उम्मीदवार के पास सिद्ध कौशल हैं और वे कंपनी को उसके लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं।

डेटा साइंस रिज्यूमे क्या हैं?

डेटा साइंस रिज्यूमे ऐसे दस्तावेज हैं जो डेटा साइंटिस्ट्स (या आकांक्षी डेटा साइंटिस्ट्स) की योग्यता और अनुभवों का संक्षिप्त विवरण प्रदान करते हैं। हायरिंग मैनेजर्स के साथ आपका रिज्यूमे आपकी पहली छाप है, जो अक्सर रिज्यूमे को केवल 30 सेकंड के लिए देखता है।

एंट्री-लेवल डेटा साइंस जॉब्स के लिए, डेटा साइंस रिज्यूमे लिखना शुरू करने से पहले पहले कुछ प्लानिंग और तैयारी करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। यह वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिकों के लिए भी जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आप हालिया परियोजनाओं को हाइलाइट करने वाले अद्यतित उदाहरण शामिल करें।

अपना रेज़्यूमे लिखना शुरू करने से पहले यहां कुछ चरणों का पालन किया गया है और कुछ नमूना फिर से शुरू करने में मदद करने के लिए डेटा साइंस जॉब का सपना देख रहे हैं।

कंपनी पर शोध करें

रिज्यूमे उस स्थिति और कंपनी के अनुरूप होना चाहिए जिसमें आप आवेदन कर रहे हैं। उनके काम, मिशन और मूल्यों की बेहतर समझ पाने के लिए कंपनी की वेबसाइट और सोशल मीडिया ब्राउज़ करें। फिर, विचार करें कि आप डेटा वैज्ञानिक के रूप में मूल्य कैसे जोड़ सकते हैं। नौकरी के विवरण की सावधानीपूर्वक समीक्षा करना और आवश्यक डेटा विज्ञान कौशल पर ध्यान देना याद रखें- आप अपने डेटा वैज्ञानिक के फिर से शुरू होने पर अपने मूल्य और कौशल का प्रदर्शन करने के लिए भर्ती प्रबंधक को अपना रेज़्यूमे पढ़ने के लिए इन पर जोर देना चाहेंगे।

अपने एलेवेटर पिच को क्राफ्ट करें

संक्षेप में यह बताना कि आप नौकरी के लिए सही व्यक्ति क्यों हैं, यह अपने आप में एक विज्ञान है। एलेवेटर पिच एक संक्षिप्त सारांश है जो आपकी पृष्ठभूमि, साख, और जो आपको एक अद्वितीय उम्मीदवार बनाता है उसका वर्णन करता है। जब आपके पास अपनी पिच हो, तो सुनिश्चित करें कि जब आप अपना डेटा साइंटिस्ट रेज़्यूमे लिखते हैं तो उसे वापस देखें। यह आपके सबसे महत्वपूर्ण डेटा विज्ञान कौशल और उपलब्धियों को प्राथमिकता देने में आपकी मदद कर सकता है।

एक स्पष्ट, स्वच्छ टेम्पलेट खोजें

एक फिर से शुरू टेम्पलेट का चयन करें जिसे नियोक्ता और काम पर रखने वाले प्रबंधक आसानी से स्किम कर सकते हैं। जबकि आप रचनात्मक हो सकते हैं, एक साधारण रेज़्यूमे डिज़ाइन या रेज़्यूमे टेम्पलेट सबसे अच्छा काम करता है। यह महत्वपूर्ण है कि डिज़ाइन आपके रेज़्यूमे की सामग्री से विचलित न हो। पर्याप्त सफेद स्थान, उचित शीर्षलेख, और सुसंगत स्वरूपण शामिल करें।

अपने डेटा विज्ञान कौशल और परियोजनाओं का प्रदर्शन करें

डेटा विज्ञान कौशल और परियोजनाओं पर विचार करें जो उस विशेष पद के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक हैं जिसके लिए आप आवेदन कर रहे हैं। इन्हें अपने रिज्यूमे में दिखाने पर ध्यान दें। ऐसी परियोजनाओं का चयन करें जो आपके तकनीकी डेटा कौशल को प्रदर्शित करें, साथ ही साथ आपने किसी समस्या को हल करने में कैसे मदद की। प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट कौशल, टूल और प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ एक सूची बनाएं।

अपनी योजना पूरी करने के बाद, आप अपने डेटा वैज्ञानिक के फिर से शुरू होने का मसौदा तैयार करने के लिए आगे बढ़ सकते हैं। जैसे ही आप लिखना शुरू करते हैं, ध्यान में रखने के लिए कुछ सर्वोत्तम प्रथाएं हैं।

संक्षिप्त रखें: डेटा साइंस रिज्यूमे मोटे तौर पर दो पेज लंबा होना चाहिए। नियोक्ता सैकड़ों अनुप्रयोगों की समीक्षा कर रहे होंगे, इसलिए केवल अपने सबसे प्रासंगिक डेटा विज्ञान कौशल और अनुभव शामिल करें। आपकी महत्वपूर्ण जानकारी को पृष्ठ संख्या से नीचे रखने में मदद करने के लिए पेशेवर फिर से शुरू प्रारूप और फिर से शुरू टेम्पलेट महान संसाधन हैं।बुलेट सूचियों का प्रयोग करें: बुलेट पॉइंट आपके रेज़्यूमे को व्यवस्थित, पढ़ने में आसान और प्रमुख शब्दों और विशेषताओं पर ध्यान आकर्षित करते हैं।क्रिया क्रियाओं का प्रयोग करें: सरल, उद्देश्यपूर्ण क्रिया क्रियाएं चुनें जो आपकी उपलब्धियों को उजागर करती हैं और किसी टीम या प्रोजेक्ट में आपके योगदान की व्याख्या करती हैं। क्रिया क्रियाओं के उदाहरणों में शामिल हैं: निर्मित, हल, त्वरित, कम और लॉन्च।संख्याओं और प्रमुख मीट्रिक का उपयोग करेंसामान्य विशेषणों के बजाय: मजबूत या अनुभवी जैसे विशेषणों से बचें। इन शब्दों में विशिष्टता और सार का अभाव है। इसके बजाय, अपनी उपलब्धियों को प्रदर्शित करने के लिए ठोस मीट्रिक और विशिष्ट उदाहरणों का उपयोग करें। अपनी उपलब्धियों की मात्रा निर्धारित करें ताकि नियोक्ता स्पष्ट रूप से उस मूल्य को देख सकें जो आप उनकी टीम के लिए ला सकते हैं।विशिष्ट, शक्तिशाली उपलब्धि विवरण लिखें: ये कथन बताते हैं कि आपने अपने करियर में क्या हासिल किया है। डेटा विज्ञान उपलब्धियों के बयान के लिए एक सामान्य रूपरेखा हैं: क्रिया क्रिया + कार्य + परिणाम। उदाहरण के लिए, विकसित नए पूर्वानुमान मॉडल जिसने कंपनी की दक्षता में 50 प्रतिशत की वृद्धि की।लीड को दफनाओ मत: प्रत्येक अनुभाग या शीर्षक के शीर्ष पर अपने सबसे महत्वपूर्ण और प्रासंगिक अनुभवों पर ज़ोर दें।पिछली परियोजनाओं को हाइलाइट करें: अपने रिज्यूमे में प्रासंगिक कार्य और डेटा विज्ञान परियोजनाएं शामिल करें जो आपके कौशल को प्रदर्शित करती हैं और आपको अलग बनाती हैं। यदि आपके पास कई वर्षों का अनुभव नहीं है तो परियोजना कार्य विशेष रूप से उपयोगी है।शब्दजाल को सरल बनाएं: जबकि आपको प्रासंगिक तकनीकी कीवर्ड शामिल करने चाहिए, अपने रेज़्यूमे को शब्दजाल के साथ ओवरलोड करने से बचें। कुछ हायरिंग मैनेजरों की तकनीकी पृष्ठभूमि नहीं हो सकती है, इसलिए सुनिश्चित करें कि वे अभी भी आपकी उपलब्धियों को समझ सकते हैं।संपादित करें और प्रूफरीड: सावधानीपूर्वक वर्तनी जाँच और व्याकरण जाँच करें। नियोक्ताओं को दिखाएं कि आप पूरी तरह से और विस्तार से उन्मुख हैं। आंखों की दूसरी जोड़ी भी उपयोगी है, इसलिए किसी मित्र या सहकर्मी से अपने रेज़्यूमे की समीक्षा करने के लिए कहें।

आरंभ करना - रिज्यूमे का उद्देश्य क्या है?

डेटा साइंस रेज़्यूमे का उद्देश्य डेटा साइंटिस्ट के रूप में आपके अनुभवों, कौशल और उपलब्धियों का अवलोकन प्रदान करना है। रिज्यूमे एक नियोक्ता के लिए आपका परिचय और पिच है। रिज्यूमे आपके करियर की कहानी को संक्षिप्त और संगठित प्रारूप में बताता है। वे आपकी प्रासंगिक उपलब्धियों को उजागर करते हैं और वह मूल्य दिखाते हैं जो आप एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में ला सकते हैं।

अंततः, रिज्यूमे आपको नौकरी आवेदन प्रक्रिया में आगे बढ़ने और एक साक्षात्कार सुरक्षित करने में मदद कर सकता है। साक्षात्कार के चरण में, रिज्यूमे हायरिंग टीम के लिए संदर्भ दस्तावेजों के रूप में भी कार्य करता है।

डेटा साइंस रिज्यूमे के लिए रूपरेखा कैसे बनाएं

एक संगठित डेटा विज्ञान फिर से शुरू करने के लिए, आप इस सामान्य रूपरेखा का पालन कर सकते हैं:

संपर्क जानकारी: अपना नाम, फोन नंबर, ईमेल, लिंक्डइन, और गिटहब, या पोर्टफोलियो शामिल करें।प्रोफाइल/सारांश/उद्देश्य: दो से चार वाक्यों में बताएं कि आप भूमिका के लिए सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवार क्यों हैं।अनुभव: अपने प्रासंगिक डेटा विज्ञान अनुभव की रूपरेखा तैयार करें।परियोजनाओं: प्रासंगिक डेटा विज्ञान परियोजनाओं को हाइलाइट करें।शिक्षा: स्कूल और स्नातक की तारीख के साथ डिग्री / प्रमाण पत्र शामिल करें। आप प्रासंगिक शोध और शैक्षणिक उपलब्धियों को भी उजागर कर सकते हैं।कौशल: प्रासंगिक तकनीकी डेटा विज्ञान कौशल शामिल करें जो कार्य विवरण से मेल खाते हों।अतिरिक्त अनुभाग: इसमें सम्मेलन, प्रकाशन, पुरस्कार और अन्य गतिविधियां या रुचियां शामिल हो सकती हैं।

अपने डेटा साइंटिस्ट रिज्यूमे में क्या शामिल करें?

अपने डेटा विज्ञान फिर से शुरू में, एक प्रोफ़ाइल, कार्य अनुभव, शिक्षा, कौशल, उपलब्धियां और अतिरिक्त शामिल करें।

प्रोफ़ाइल: एक मजबूत प्रोफ़ाइल (जिसे सारांश या उद्देश्य भी कहा जाता है) आपके डेटा विज्ञान को फिर से शुरू करने में मदद करेगी। आपकी प्रोफ़ाइल को एक कहानी बतानी चाहिए। एक संक्षिप्त विवरण शामिल करें कि आप डेटा वैज्ञानिक की भूमिका के लिए उपयुक्त क्यों हैं। यदि आप फ़ील्ड स्विच कर रहे हैं, तो डेटा विज्ञान में अपने कदम की व्याख्या करें। कुछ जॉब पोस्टिंग में कवर लेटर नहीं मांगा जाएगा, इसलिए पद और कंपनी के लिए आपका उत्साह दिखाने के लिए यह एक अच्छा खंड है।काम का अनुभव: अपने सबसे हाल के और प्रासंगिक कार्य अनुभव को रिवर्स कालानुक्रमिक क्रम में सूचीबद्ध करें, जिसमें आपका सबसे हालिया डेटा विज्ञान अनुभव पहले सूचीबद्ध है। प्रत्येक अनुभव में आपकी नौकरी का शीर्षक, कंपनी, भूमिका में समय की अवधि, नौकरी का स्थान और आपकी मुख्य उपलब्धियां शामिल होनी चाहिए। प्रत्येक अनुभव के लिए दो से तीन बुलेट अंक प्राप्त करने का लक्ष्य रखें।उपलब्धियों: डेटा विज्ञान के अनुभव या परियोजनाओं को सूचीबद्ध करते समय, कार्यों या जिम्मेदारियों के बजाय अपनी उपलब्धियों पर जोर देने पर ध्यान दें। जहां संभव हो, अपनी सफलताओं को मापने के लिए संख्याएं और मीट्रिक शामिल करें। उदाहरण के लिए, पूर्वानुमानित कंपनी की बिक्री के बजाय, इसे 95 प्रतिशत सटीकता दर के साथ कंपनी की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रयुक्त प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के रूप में फिर से लिखें।शिक्षा: सबसे पहले अपनी नवीनतम शिक्षा के साथ शैक्षिक विवरण शामिल करें। किसी भी उत्तर-माध्यमिक डिग्री की सूची बनाएं, चाहे वे डेटा विज्ञान भूमिका से संबंधित हों या नहीं (कुछ डेटा वैज्ञानिक पदों के लिए किसी भी क्षेत्र में डिग्री की आवश्यकता हो सकती है)। अपनी डिग्री का प्रकार, प्रमुख / नाबालिग, स्कूल का नाम और स्नातक की तारीख शामिल करें। इसके अलावा, कॉलेज या विश्वविद्यालय के बाहर आपको प्राप्त किसी भी पाठ्यक्रम या प्रमाणपत्र की सूची बनाएं। आप प्रासंगिक शोध, शैक्षणिक उपलब्धियों, छात्रवृत्तियों और पाठ्येतर गतिविधियों पर भी प्रकाश डाल सकते हैं।परियोजनाओं: प्रासंगिक डेटा विज्ञान परियोजनाओं की सूची बनाएं और परियोजना में शीर्षक, लिंक और अपनी भूमिका शामिल करें। परियोजना का संक्षेप में वर्णन करें और प्रासंगिक उपकरण/कार्यक्रम और कौशल शामिल करें।कौशल: पहले सूचीबद्ध अपने सबसे मजबूत डेटा विज्ञान कौशल के साथ प्रासंगिक तकनीकी कौशल शामिल करें। नौकरी के विवरण की समीक्षा करें और स्थिति के लिए आवश्यक कौशल के साथ अपने कौशल का मिलान करें।अतिरिक्त सुविधाओं: अतिरिक्त अनुभाग आगे की उपलब्धियों को प्रदर्शित कर सकते हैं जो आपको सबसे अलग बनाती हैं। इस खंड में सम्मेलन, प्रकाशन, पुरस्कार, रुचियां और हैकथॉन में भागीदारी शामिल हो सकती है। ये डेटा साइंटिस्ट के रूप में आपके जुनून और समर्पण को दिखा सकते हैं।

डेटा साइंस रिज्यूमे में आपको क्या कौशल रखना चाहिए?

डेटा साइंस रिज्यूमे में तकनीकी कौशल शामिल होना चाहिए जो उस पद के लिए प्रासंगिक हों जिसके लिए आप आवेदन कर रहे हैं। एक अच्छी रणनीति यह है कि पहले अपने सभी डेटा विज्ञान कौशलों को सूचीबद्ध करें, जिसमें कोई भी सॉफ़्टवेयर और उपकरण शामिल हैं। इसके बाद, नौकरी के विवरण की समीक्षा करें और भूमिका में आवश्यक कौशल को हाइलाइट करें। अपने रेज़्यूमे में, उन कौशलों को सूचीबद्ध करें जो विवरण में मेल खाते हैं। आप कुछ अतिरिक्त कौशल भी जोड़ सकते हैं जो आपको लगता है कि संबंधित या प्रासंगिक हैं, या जो आपको बाहर खड़े होने में मदद करेंगे।

डेटा वैज्ञानिकों के लिए कुछ सबसे महत्वपूर्ण कौशल में शामिल हैं:

तकनीकी डेटा कौशल

• डेटा विश्लेषण
• डेटा तकरार
• मॉडलिंग की दिनांक
• आंकड़े
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
• प्रोग्रामिंग
• मात्रात्मक विश्लेषण
• यंत्र अधिगम
• मशीन लर्निंग मॉडल
• डेटा माइनिंग
• डिबगिंग
• परिकल्पना परीक्षण
• ए / बी परीक्षण
• वापसी

डेटा उपकरण और भाषाएं

• आर
• अजगर
• सी
• सी++
• सी#
• एचटीएमएल
• जावा
• जावास्क्रिप्ट
• पीएचपी
• सास
• एसक्यूएल
• सीढ़ियां
• मतलब
• एस क्यू एल सर्वर
• नोएसक्यूएल
• हडूप
• ओपन रिफाइन
• टेंसरफ्लो
• क्लाउडेरा
• तख्ता
• Microsoft Excel
• सप्टक
• स्पार्क
• पावरबीआई
• प्लॉटली
• bokeh
• माटप्लोटलिब
• सीबॉर्न
• सख्त
• पाइटोरचो
• एडब्ल्यूएस
• मधुमुखी का छत्ता

डेटा साइंस रिज्यूमे नमूना प्रारूप

एएमई फोन नंबर ईमेल लिंक्डइन गिटहब / पोर्टफोलियो लिंक

प्रोफ़ाइल

[विशेषज्ञता के क्षेत्र] में [#] वर्षों के अनुभव के साथ कनिष्ठ डेटा वैज्ञानिक। [प्रमुख डेटा विज्ञान उपलब्धि या परियोजना]। [शीर्ष कौशल] में कुशल। [डेटा विज्ञान से संबंधित जुनून] के बारे में भावुक।

अनुभव

नौकरी का शीर्षक, कंपनी का महीना, साल - महीना, साल

• [कार्रवाई शब्द] [कौशल/कार्य] [परिणाम/प्रभाव]
• [कार्रवाई शब्द] [कौशल/कार्य] [परिणाम/प्रभाव]
• [कार्रवाई शब्द] [कौशल/कार्य] [परिणाम/प्रभाव]

नौकरी का शीर्षक, कंपनी का महीना, साल - महीना, साल

• [कार्रवाई शब्द] [कौशल/कार्य] [परिणाम/प्रभाव]
• [कार्रवाई शब्द] [कौशल/कार्य] [परिणाम/प्रभाव]
• [कार्रवाई शब्द] [कौशल/कार्य] [परिणाम/प्रभाव]

शिक्षा

डिग्री, स्कूल का नाम ग्रेजुएशन की तारीख

• [परासंगिक पाठ्यक्रम]
• [शैक्षणिक उपलब्धियां]

परियोजनाओं

• परियोजना, भूमिका
• परियोजना का संक्षिप्त विवरण

कौशल

• [तकनीकी कौशल]
• [सॉफ्टवेयर, टूल्स]

अतिरिक्त गतिविधियां

• [हैकाथॉन]
• [स्वयंसेवा का अनुभव]

चाबी छीन लेना

डेटा साइंटिस्ट के रूप में, आपसे बड़े डेटा और डेटा सेट के साथ काम करने, प्रासंगिक डेटा की पहचान करने और फिर व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए सूचित निर्णय और सिफारिशें करने की अपेक्षा की जाती है।

एक हायरिंग मैनेजर की व्यावसायिक समस्या एक ओपन पोजीशन को भरने के लिए सही डेटा साइंटिस्ट ढूंढना है। यदि आप डेटा का विश्लेषण करते समय उसी दृष्टिकोण के साथ एक फिर से शुरू लिखने के लिए दृष्टिकोण करते हैं, तो आप अपने आप को एक उत्कृष्ट डेटा साइंस रेज़्यूमे और कवर लेटर बनाने के लिए एक महान स्थिति में रखेंगे।

हमने जो ऊपर वर्णित किया है, उसे फिर से शुरू करने के लिए, इन फिर से शुरू-लेखन चरणों का पालन करना सुनिश्चित करें:

• कंपनी, भूमिका और प्रासंगिक डेटा कौशल पर शोध करें
• संदर्भ फिर से शुरू टेम्पलेट और नमूने फिर से शुरू की रूपरेखा बनाने के लिए
• अपने रिज्यूमे के सही सेक्शन में प्रासंगिक शिक्षा अनुभव, कार्य अनुभव और डेटा प्रोजेक्ट जोड़ें
• मशीन लर्निंग और डेटा टूल के साथ अनुभव हाइलाइट करें
• डेटा-संचालित सफलताओं पर जोर देते हुए, प्रत्येक अनुभव के लिए क्रिया क्रिया + कार्य + परिणाम प्रारूप का उपयोग करके संक्षिप्त बुलेट पॉइंट तैयार करें
• यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपका अनुभव पेशेवर रूप से प्रस्तुत किया गया है, व्याकरण और वर्तनी के लिए अपने डेटा वैज्ञानिक के रिज्यूमे को किसी विश्वसनीय सहकर्मी से प्रूफरीड करें