转型数据分析师的6点简历要素!

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你在准备跳槽成为数据分析师吗?你知道吗,HR在浏览简历时,每一份只会停留7.4秒!那么如何在这7.4秒里快速抓住HR的眼球呢?如果你能做到以下几点的建议的话,那么一定可以为你的简历加分不少!

转型数据分析师的6点简历要素!

本文将告诉你数据岗位HR筛选简历最看重的几点。尽管不能保证所有HR使用相同的方法,并且每个岗位在每一点的重要性上也会有所不同,但是注意这些要点可以帮助你通过初期的简历筛选阶段。一个备受追捧的职位可能会吸引几百或更多的简历。如果你希望一个高效的求职过程,那么必须快速通过简历筛选这第一道关。

以下是能够快速通过数据分析简历筛选的7个要点:

1、以往的数据分析相关经验

HR将快速浏览简历,查看以前的职位,并着重查看标记为“数据分析师”的职位。还有其他一些相近的职能,例如“数据工程师”,“商业分析师”或“营销分析师”等等。

如果你在目前的工作中确实从事着数据分析工作,但是你的职位并不能体现这一点的话,那么和你当前的雇主商量,把你的职位改成体现出数据分析职能的职位,会更有益处。

此外需要注意的是,如果你曾接受过数据方面的培训或者硕士课程,那么也非常有必要把这些经历放在简历上,因为这些经历可能会被视为你数据分析经验的开始。

2、以商业价值为导向的成就

一般情况下,HR想看到你的技术方面以及带来的商业价值。行业中缺乏的是能够以业务术语进行交流的,同时高技能的数据分析师。如果你可以分享你的工作所影响的业务KPI,那HR一定会两眼放光。例如,如果你做了一个模型,虽然你确实可以去强调你的模型在AUC (area under curve,一个模型评估指标)方面的改进,但是其实更聪明的方法是去解释因你的模型改进而带来的转化率提高,因为这才意味着你真的懂行——毕竟商业价值才是最终真正重要的。以下两个例子描述相同工作但侧重点不同(技术 vs 业务):

  • 银行贷款违约率模型-将模型的精确召回AUC从0.94改进到0.96
  • 银行贷款违约率模型-在保持恒定违约率的同时,将业务部门的年收入提高了3%(每年50万美元)

3、教育经历

你的毕业院校和专业。对于较新的应届毕业生,HR还将看重GPA以及是否获得过任何奖项或荣誉,例如Dean’s List。由于数据分析是一个广阔的领域,没有任何标准化的测试,因此人们可能从各行各业进入该领域。时间顺序有助于让HR了解你的经历——如何以及何时过渡到数据行业。如果你没有任何数据方面的教育经历也没问题,但是你需要证明该领域的工作经历和/或相似领域的高级学位。

4、布局/视觉吸引力

修改简历的过程可能会很痛苦,如果你选择数据分析作为自己的工作,那么很有可能你不会在业余时间做关于美观的设计工作。那你就需要找到一个不错的简历模板,让你在有限的空间内放入所有必要信息。包括你熟悉的技术,一系列项目,github或Blog的链接或其他内容。一些简单的图标也可以帮助强调小标题。

许多人喜欢在他们的每种语言/工具旁边使用1-5个星号或条形图展示熟练程度。有以下几个原因,并不推荐用这种方法:

  • 这是非常主观的。你的“ 5星”是否与其他人的“ 2星”相同?
  • 阅读者可能会将语言能力与技能混合在一起,在最坏的情况下,他们将其与软技能结合在一起,比如说“领导力”中的“ 4.5星”一点用都没有。

有些人还会在这一部分画饼图(比如30%的python,10%的团队合作者等),这种方法甚至被滥用。虽然这可能是一种新颖的方法,但它可能表明你对图表缺乏一些基本的概念。

5、技能

在技能板块,HR更希望你能把工具和技能进行分类,比如可视化技能(比如Tableau)、数据处理工具(比如SQL、R和Pyhton)、商业分析的软件应用(比如Salesforce、Google Analytics等等)。同时,HR更希望你围绕技术和工具展开讨论, 比如把这些工具的使用镶嵌在你的经历描述里,而不要只是列出你会哪些工具。

然后HR会看技术的相关性以及和公司的匹配性(所以了解一下这家公司的常用工具很重要),还有候选人是否会去主动掌握最近几年的新技术、技术方面的广度(它们是否仅限于特定领域)等等。

6、项目

你有可以在GitHub上分享的东西吗?你有自己的数据作品集吗?你有在培训中获得的项目作品展示吗?将链接添加到你的LinkedIn上,以供雇主深入研究你的经验。HR和招聘官很可能会询问你其中一个或多个项目。如果在面试中,你对某个项目不太记得,HR也无法就你所做的选择及其背后的原因展开更加深入的对话。所以请一定确保你展示了自己的最佳作品,并且投入了足够的时间和精力来准备对这段经历的介绍。最好有2–3个高质量项目,而不是8–10个中等(或更低)质量的项目。

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