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Mientras reflexiono sobre mis días como estudiante, ahora me doy cuenta de que faltaban algunos elementos cruciales en mi currículum en ciencia de datos. Estas deficiencias probablemente provocaron que me rechazaran para varios puestos de trabajo. No solo no pude presentarme como un activo valioso ante equipos potenciales, sino que también tuve dificultades para mostrar mi capacidad para resolver problemas de ciencia de datos. Sin embargo, con el tiempo mejoré y colaboré con varios equipos para descubrir qué me faltaba y cómo podría hacerlo mejor si tuviera que empezar de nuevo.
En este blog, compartiré las 7 cosas que los estudiantes suelen pasar por alto en sus currículums de ciencia de datos, lo que puede impedir que los gerentes de contratación los llamen para entrevistas.
Complicar su currículum con términos técnicos, demasiada información o formatos poco convencionales puede hacer que sea rechazado de inmediato. Su currículum debe ser fácil de leer y comprender, incluso para alguien que no esté profundamente versado en ciencia de datos. Utilice un diseño limpio y profesional con títulos claros, viñetas y una fuente estándar. Evite bloques de texto densos. Recuerde, el objetivo es comunicar sus habilidades y experiencias de la manera más rápida y efectiva posible al gerente de contratación.
Cuando enumere sus experiencias laborales o proyectos anteriores en la sección de experiencia, se recomienda centrarse en logros cuantificables en lugar de simplemente enumerar sus responsabilidades.
Por ejemplo, en lugar de decir "Modelos de aprendizaje automático desarrollados", podría escribir "Desarrollé un modelo de aprendizaje automático que aumentó las ventas en un 15 %". Esto demostrará el impacto tangible de su trabajo y mostrará su capacidad para generar resultados.
Al crear una lista de sus habilidades técnicas, es fundamental resaltar las que son directamente relevantes para la ciencia de datos. Evite incluir habilidades que no estén relacionadas con la ciencia de datos, como el diseño gráfico o la edición de videos. Mantenga su lista de habilidades concisa y escriba la cantidad de años de experiencia que tiene en cada una.
Asegúrese de mencionar lenguajes de programación como Python o R, herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI y herramientas de análisis de datos como SQL o pandas. Además, vale la pena mencionar su experiencia con bibliotecas populares de aprendizaje automático como PyTorch o scikit-learn.
La ciencia de datos no depende únicamente de las habilidades técnicas. Las habilidades de colaboración y comunicación son cruciales. Incluir experiencias en las que trabajó como parte de un equipo, especialmente en entornos multidisciplinarios o instancias en las que comunicó conocimientos de datos complejos a partes interesadas no técnicas, puede demostrar sus habilidades interpersonales.
Los empleadores valoran la experiencia práctica en el campo de la ciencia de datos. Si ha completado pasantías, proyectos o investigaciones en ciencia de datos, asegúrese de resaltar estas experiencias en su currículum. Incluya detalles sobre los proyectos en los que trabajó, las herramientas y tecnologías que utilizó y los resultados que logró.
Los estudiantes a menudo subestiman el poder de mostrar proyectos relevantes. Ya sea que se trate de una tarea de clase, un proyecto final o algo que haya creado por diversión, incluya proyectos que demuestren sus habilidades en análisis de datos, programación, aprendizaje automático y resolución de problemas. Asegúrese de describir el objetivo del proyecto, su función, las herramientas y técnicas utilizadas y el resultado. Los enlaces a repositorios de GitHub o sitios web de proyectos también pueden añadir credibilidad.
El campo de la ciencia de datos evoluciona continuamente y los empleadores buscan candidatos que puedan adaptarse a nuevos desafíos y tecnologías.
Como científico de datos, es posible que pase de ser analista de datos a ingeniero de aprendizaje automático en tan solo unos meses. Es posible que su empresa incluso le pida que implemente modelos de aprendizaje automático en producción y aprenda a gestionarlos.
El rol de un científico de datos es fluido y hay que estar mentalmente preparado para los cambios de rol. Puede demostrar su adaptabilidad y sus habilidades para resolver problemas destacando cualquier experiencia en la que haya tenido que aprender rápidamente una nueva herramienta o técnica, o en la que haya abordado con éxito un problema complejo.
Crear un portafolio en línea y compartirlo en su currículum es extremadamente importante. Esto permitirá a los gerentes de contratación echar un vistazo rápidamente a sus proyectos anteriores y las herramientas que ha utilizado para resolver ciertos problemas de datos. Puede consultar la plataforma principal para crear un portafolio de ciencia de datos de forma gratuita: 7 plataformas gratuitas para construir una sólida cartera de ciencia de datos
No incluir un enlace a su repositorio de GitHub o un sitio web personal donde muestre sus proyectos es una oportunidad perdida.
Una cosa importante a tener en cuenta al enviar su currículum para solicitudes de empleo es modificarlo de acuerdo con los requisitos del trabajo. Busque las habilidades necesarias para el trabajo e intente incluirlas en su currículum para aumentar sus posibilidades de recibir una llamada para una entrevista. Además de su currículum, la creación de redes y LinkedIn pueden resultar muy útiles para encontrar trabajos y proyectos independientes. Mantener constantemente su perfil de LinkedIn y publicar publicaciones con regularidad puede ser de gran ayuda para establecer su presencia profesional.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) es un científico de datos profesional certificado al que le encanta crear modelos de aprendizaje automático. Actualmente, se centra en la creación de contenidos y en la redacción de blogs técnicos sobre tecnologías de ciencia de datos y aprendizaje automático. Abid tiene una maestría en gestión de tecnología y una licenciatura en ingeniería de telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de inteligencia artificial utilizando una red neuronal gráfica para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/7-things-students-are-missing-in-a-data-science-resume?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-things-students-are-missing-in-a-data-science-resume
