數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該怎么優(yōu)化自己的簡歷?

呆鳥云:“前兩天看了一篇介紹優(yōu)化數(shù)據(jù)分析師簡歷的文章,感覺有些收獲,結(jié)合自己的體會(huì)整理了一下要點(diǎn),供各位數(shù)據(jù)獅參考?!?/p>


先來一篇《人性的弱點(diǎn)里的》求職信,

書里的說法是“芭芭拉在信中強(qiáng)調(diào)她的工作經(jīng)驗(yàn)與能力如何使雇主受益,專注于銀行對(duì)員工的需求,而非她自身的需求。對(duì)招聘方而言,他們確實(shí)也只關(guān)心招聘到的人怎么能幫助到自己,而不是如何幫助應(yīng)聘者?!?/p>

書中還提到芭芭拉給 12 個(gè)銀行發(fā)了這封求職信,其中有 11 家給了她面試的機(jī)會(huì)。


那么我們先從招聘方的視角,搞清楚下面這個(gè)問題。

招聘方想在數(shù)據(jù)分析師的簡歷看到什么?

與銷售產(chǎn)品一樣,只有找到 HR 或用人部門領(lǐng)導(dǎo)的訴求點(diǎn),才能讓你的簡歷脫穎而出。

從目前來看,招聘方主要關(guān)注數(shù)據(jù)崗應(yīng)聘人員以下這幾項(xiàng)軟硬能力:

軟能力

  • 教育背景

計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)等專業(yè)最吃香,學(xué)歷至少是本科生,碩士生是加分項(xiàng)。

  • 行業(yè)背景

隔行如隔山,不同行業(yè)的關(guān)注點(diǎn)不同,解決問題的方法不同,數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)自然也不同。具備應(yīng)聘行業(yè)的工作經(jīng)驗(yàn)是招聘方關(guān)注的焦點(diǎn)。

  • 溝通能力

數(shù)據(jù)分析師既要能把業(yè)務(wù)需求翻譯給技術(shù)人員,還要能替技術(shù)人員合理界定業(yè)務(wù)方的需求。當(dāng)然,把分析的結(jié)果清晰、明確的傳達(dá)給業(yè)務(wù)方也是必不可少的能力。

  • 團(tuán)隊(duì)合作

數(shù)據(jù)分析不能單打獨(dú)斗,與團(tuán)隊(duì)成員和相關(guān)部門緊密合作,搞懂業(yè)務(wù)目標(biāo)、找出解決問題所需的數(shù)據(jù)、改進(jìn)工作流程都需要團(tuán)隊(duì)合作,想做獨(dú)行俠,可當(dāng)不好數(shù)據(jù)分析師。

  • 好奇心

好奇心就是求知欲,數(shù)據(jù)分析這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展的非常之快,沒有足夠的求知欲,跟不上發(fā)展節(jié)奏。

硬技術(shù)

硬技術(shù)不過多介紹了,如果這些都不知道,就不用繼續(xù)看了。

  • Python/R
  • SQL/Hive/Spark
  • 數(shù)據(jù)可視化
  • 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
  • 自然語言、音視頻、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能

當(dāng)然,不同崗位對(duì)硬技術(shù)的需求也不一樣,下面介紹怎樣在簡歷中呈現(xiàn)你的優(yōu)勢(shì)。

1. 優(yōu)先列出所需的技術(shù)

上述技術(shù)不需要全部列出,要結(jié)合自身?xiàng)l件與崗位需求,優(yōu)先列出應(yīng)聘崗位所需的技術(shù),注意,為了節(jié)約簡歷空間,不要用列表的方式,最好把所需技術(shù)寫在一行。

至于如何排列這些技能,最好就是把應(yīng)聘崗位最需要的技能排在前,同時(shí),別忘了加上技能水平的描述,如初級(jí)、熟練、精通等。

這些技能要寫在簡歷最上方,讓招聘方一眼就能看到,讓他們一眼就能分辨出,你是不是他們想要的人。

2. 簡明扼要闡明你的業(yè)績

以往工作業(yè)績也是招聘方了解你的重要途徑,此處要列出你的優(yōu)勢(shì)。

這里要注意以下幾點(diǎn):

  • 只列出與應(yīng)聘崗位相關(guān)的業(yè)績

我曾經(jīng)看到過轉(zhuǎn)行的朋友應(yīng)聘數(shù)據(jù)分析師,但簡歷中會(huì)寫上“定期組織部門例會(huì)”、“維修公司電腦”等內(nèi)容,雖然這些確實(shí)是你做的事情,但與數(shù)據(jù)分析沒有關(guān)系,所以還是請(qǐng)?zhí)峁┡c應(yīng)聘崗位相關(guān)的業(yè)績吧。

  • 寫上數(shù)字

數(shù)據(jù)分析師的簡歷更要突出可量化的特點(diǎn)?!坝脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法分析 2 年內(nèi) 20次促銷活動(dòng),為公司后續(xù)促銷活動(dòng)節(jié)約 50000 余元促銷經(jīng)費(fèi)。” 這樣寫的效果會(huì)比“用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化公司促銷活動(dòng),節(jié)約了促銷成本?!备鞔_。

此處使用技能 - 行為 - 結(jié)果模型描述業(yè)績。

  • 技能:機(jī)器學(xué)習(xí)算法

  • 行為:分析促銷活動(dòng)成本

  • 結(jié)果:節(jié)約了 50000 余元的促銷經(jīng)費(fèi)

  • 一項(xiàng)業(yè)績只用一行描述

簡歷不要寫的太多,最好只有一頁,所以每項(xiàng)業(yè)績的描述最好限制在一行以內(nèi)。

3. 軟能力,要闡述,不要用列表

很多人介紹自己的軟能力時(shí)喜歡使用列表形式,但這種形式并不利于展示軟能力。

  • 溝通能力強(qiáng)
  • 適應(yīng)能力強(qiáng)
  • 擅長書面與口頭溝通
  • 樂于團(tuán)隊(duì)合作

如上的列表什么問題也說明不了,千人一面,寫了等于白寫,反讓人懷疑你的溝通能力與寫作能力。

那應(yīng)該寫成什么樣子呢?下面給出一個(gè)例子:

  • 口頭溝通能力

每周與客戶召開周例會(huì),溝通項(xiàng)目中出現(xiàn)的問題,采集客戶反饋,形成周例會(huì)報(bào)告

  • 書面溝通能力

負(fù)責(zé) 3 個(gè)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析,應(yīng)用數(shù)據(jù)分析模型,查找客戶數(shù)據(jù)中的模式,編制消費(fèi)數(shù)據(jù)分析報(bào)告

  • 陳述能力

創(chuàng)建含各類核心數(shù)據(jù)、表格、可視圖的陳述報(bào)告,向業(yè)務(wù)部門陳述數(shù)據(jù)分析成果

  • 適應(yīng)能力

同時(shí)參與公司機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)可視化等多個(gè)項(xiàng)目,協(xié)助業(yè)務(wù)部門找出業(yè)務(wù)問題

這樣寫就具體多了,不再是千篇一律,當(dāng)然你還可以根據(jù)自己的工作經(jīng)歷繼續(xù)優(yōu)化,總之一句話,不要只說自己具有什么什么能力,要說明你在實(shí)際工作中怎么踐行這種能力。

這里突出了口頭溝通與書面溝通甚至是陳述的能力,為什么呢?因?yàn)閿?shù)分師大部分工作不是寫代碼,而是開會(huì)、開會(huì)、開會(huì),把你的意見表達(dá)清晰、管理別人的訴求、分享你的分析結(jié)果都離不開溝通。

與硬技術(shù)一樣,軟能力也要盡量用一行字搞定。

4. 匹配崗位職責(zé)中的關(guān)鍵字

技能關(guān)鍵字主要包括:

  • 教育背景(統(tǒng)計(jì)學(xué)/數(shù)學(xué)/計(jì)算機(jī)科學(xué)等)
  • 行業(yè)背景(電子商務(wù)/直播/在線教育/金融/長租公寓等)
  • 軟能力(數(shù)據(jù)敏感/邏輯分析/系統(tǒng)思維/團(tuán)隊(duì)合作/溝通等)
  • 編程語言(Python/R/算法/建模/機(jī)器學(xué)習(xí)等)
  • 數(shù)據(jù)庫語言(SQL/Hive等)
  • BI工具(Excel/Tableau/PowerBI等)

下圖就是一個(gè)典型的例子。

應(yīng)聘這樣的職位,需要利用好圖中所列關(guān)鍵字,這樣才能更好地吸引招聘人員的注意力,如果你的工作經(jīng)歷與這些關(guān)鍵字匹配,那就在工作業(yè)績里詳加描述,效果會(huì)更好!

注意:匹配關(guān)鍵字很重要,但也要小心過猶不及,濫用關(guān)鍵字,恨不得把所有技能都列上,會(huì)讓招聘人員覺得過于夸張,并對(duì)你的實(shí)際能力生疑。

最好是結(jié)合自身工作與實(shí)際能力,合情合理些。更何況,寫得太多,就容易被抓漏洞,真到了面試的時(shí)候,一旦被問得瞠目結(jié)舌,面試這關(guān)就過不去了。

最后,祝各位旗開得勝,馬到成功,早日找到理想的工作。


參考文獻(xiàn):https://www.kdnuggets.com/2020/08/optimize-cv-data-scientist-career.html

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