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Der erste Schritt, um eine Stelle als Data Scientist zu bekommen, ist derselbe wie in jedem anderen Beruf: Erstellen Sie einen überzeugenden Lebenslauf! Obwohl es im Bereich der Data Science mehr offene Stellen gibt als je zuvor, ist es wichtig, einen aussagekräftigen und passenden Lebenslauf zu haben, um den gewünschten Job zu bekommen. Dieser Blog gibt Ihnen neun Tipps, um Ihre Chancen zu verbessern, die von Ihnen gewünschte Stelle im Data Science Bereich zu finden.
"Ich habe die Einnahmen unseres Unternehmens gesteigert, indem ich unsere Verkaufsdaten analysiert habe" ist eine viel überzeugendere Art zu sagen: "Ich habe als Sales Analyst gearbeitet". Wenn Sie Erfahrung haben, zeigen Sie, was Sie in Ihrer Rolle erreicht haben, anstatt nur Ihre bisherigen Jobs aufzulisten. Laut den Untersuchungen der Autoren von "Brilliant CV: What employers want to see & how to say it" wurden Bewerber mit leistungsorientierten Lebensläufen dreimal häufiger für Vorstellungsgespräche in die engere Wahl gezogen. Während Lebensläufe in den USA sehr leistungsorientiert sind, ist dies in den meisten europäischen Ländern weniger üblich. Aber auch hier sollte der Leser in der Lage sein, zu verstehen, was Sie getan haben und wie dadurch ein Mehrwert geschaffen wurde. Mögliche Errungenschaften können unter anderem sein: höhere Einnahmen, geringere Kosten, höhere Produktivität, abgeschlossene Projekte und vieles mehr.
Je nach der Rolle und Position, für die Sie sich bewerben möchten, sollte Ihr Lebenslauf verschiedene Aspekte Ihrer Karriere hervorheben. Versuchen Sie, Ihren Lebenslauf an die Bedürfnisse des Unternehmens anzupassen, bei dem Sie sich bewerben, und Leistungen hervorzuheben, die in die Unternehmenskultur passen. Ein maßgeschneiderter Lebenslauf hat immer eine persönlichere Note und hat bessere Chancen, die Anforderungen zu erfüllen und für weitere Schritte im Bewerbungsverfahren in Betracht gezogen zu werden.
Die meisten Data Science CV-Vorlagen, die Sie online finden, listen nicht alle drei im Titel aufgeführten Kategorien auf. Da die Rolle eines Data Scientists jedoch Aufgaben beinhaltet, die Hard- und Soft Skills erfordern, ist es wichtig, diese mit einzubeziehen. Die meisten Menschen unterschätzen die Bedeutung von Soft Skills in leitenden Funktionen im Data Science Bereich. In vielen unserer DataCareer Insight-Interviews werden Soft Skills als ebenso wichtig wie Hard Skills genannt. Erwähnen Sie auch unbedingt Ihre Fachkenntnisse. Data Science Fähigkeiten an sich sind großartig, aber Sie sind für eine Organisation am wertvollsten, wenn Sie verstehen, was sie tun.
In einem sich schnell verändernden Arbeitsumfeld ist die Fähigkeit und Bereitschaft, neue Fähigkeiten schnell zu erlernen, von entscheidender Bedeutung. Oft kann es vorteilhafter sein, Lernbereitschaft zu signalisieren, als Kenntnisse von Technologien aufzulisten, die man kaum kennt. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit sind Eigenschaften, die von jedem vernünftigen Arbeitgeber hoch geschätzt werden. Wege, diesen Punkt zu signalisieren, sind zum Beispiel private Projekte auf Kaggle/GitHub hochzuladen oder Kurszertifikate - in Data Science oder in jedem anderen relevanten Bereich.
Von Menschen zu lernen, die Sie bewundern und die die von Ihnen gewünschten Positionen haben, kann Ihnen wertvolle Informationen darüber geben, wie Sie in Ihrer Karriere vorankommen könnten. Scheuen Sie sich nicht, Fragen darüber zu stellen, welche Fähigkeiten sie sich von einem potenziellen Teaamkollegen wünschen würden. Und wenn Sie keinen Zugang zu Menschen in der von Ihnen gewünschten Position haben, können Sie in unserer DataCareer Insight-Reihe die Geschichten erfolgreicher Experten auf dem Gebiet von Big Data lesen. Versuchen Sie, direkt auf Veranstaltungen oder online über Linkedin Kontakt aufzunehmen. Dies wird Ihnen neue Einblicke geben und möglicherweise Türen öffnen!
Wenn Sie in der Vergangenheit Projekte abgeschlossen haben, zeigen Sie sie! Sei es eine wissenschaftliche Publikation, ein Data Science Projekt oder einfach nur ein kleines Skript, wenn Sie es geschrieben haben und es von guter Qualität ist, kann es Ihrem zukünftigen Arbeitgeber wertvolle Informationen über Ihre Fähigkeiten und Arbeitsweise liefern. Fügen Sie die Links zu Ihren GitHub-, Kaggle- und Google Scholar-Konten hinzu, um Ihre Erfahrungen zu zeigen, anstatt sie nur aufzulisten.
Eine weitere großartige Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu signalisieren, sind Zertifizierungen und Akkreditierungen auf Ihrem LinkedIn-Konto. Dies ist eine Art sozialer Beweis dafür, dass Sie tatsächlich über die Fähigkeiten verfügen, die Sie vorgeben zu besitzen. Akkreditierungen von früheren Arbeitskollegen und Arbeitgebern können besonders nützlich sein, da sie auf die Art der Arbeit hinweisen, die Sie in der Vergangenheit geleistet haben.
Machen Sie Ihren Lebenslauf nicht länger als nötig. In der Regel sind zwei Seiten die Norm. Um mehr als das zu rechtfertigen, benötigen Sie ein außergewöhnliches Maß an Erfahrung. In den USA sind Lebensläufe in der Regel noch kürzer, in der Regel nur eine Seite, wenn Sie noch nicht lange dabei sind. In Europa können Sie in der Regel etwas mehr Informationen hinzufügen.
Wenn Sie von einem anderen Hintergrund als Data Science kommen und Ihre Karriere entsprechend geändert haben, könnte es ratsam sein, für verschiedene Arten von Arbeit unterschiedliche Lebensläufe zur Hand zu haben. Ein weiterer Grund, unterschiedliche Lebensläufe zu haben, ist, wenn Sie Fähigkeiten in mehr als einer Untergruppe der Big-Data-Jobs haben (z.B. einen für die Rolle des Data Scientists und einen für die Rolle des Data Engineers, die jeweils unterschiedliche Werkzeuge und Fähigkeiten hervorheben).
Viel Glück mit Ihren Bewerbungen!
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