Прежде чем запустить BeamJobs, чтобы помочь аналитикам данных получить новую работу, я сам работал аналитиком данных в течение 6 лет. Я просмотрел тысячи резюме аналитиков данных, поэтому я знаю, что работает, чтобы попасть на собеседование.
Приступить к созданию резюме и сопроводительного письма — самая сложная часть этого процесса, поэтому мы выбрали 5 лучших примеров резюме аналитика данных для разных этапов карьеры, чтобы вдохновить вас.
Когда у вас будет резюме, вы сможете прочитать советы экспертов, которые мы собрали, чтобы помочь вам сделать все возможное в 2022 году.
Руководство по резюме аналитика данных на 2022 год
По данным Бюро статистики труда США, занятость ученых, занимающихся компьютерными и информационными исследованиями (включая аналитиков данных), по прогнозам, вырастет на 16% с 2018 по 2028 год. Это намного быстрее, чем в среднем для других рабочих мест.
Точно так же средняя зарплата аналитиков данных в 2018 году составляла 118 370 долларов. Из-за высокого спроса и высокой заработной платы люди стекаются, чтобы подать заявку на роль аналитика данных.
В качестве предисловия к этому руководству я хочу призвать вас не отчаиваться. Мне потребовалось 77 заявлений о приеме на работу, прежде чем я получил свою первую работу аналитика данных в Geico. Следующую роль после этой получить было намного проще. Подача заявки через Интернет может показаться черной дырой, и я знаю, что это отстой.
Практическая проблема с подачей заявки на роль аналитика данных заключается в том, что эти должности не стандартизированы в разных компаниях. В одной компании аналитик данных может тратить время на создание отчетов в Tableau, в то время как в другой он может писать модели машинного обучения для производства.
Из-за этой изменчивости может быть сложно включить правильную информацию в свое резюме по анализу данных, чтобы помочь вам получить представление. С помощью этого руководства вы сделаете все возможное, независимо от того, на какую роль аналитика данных вы претендуете.
Продемонстрируйте свои навыки аналитика данных
Есть две цели, которые вам нужно достичь с помощью раздела навыков вашего резюме аналитика данных. Во-первых, вы должны быть в состоянии обойти автоматические фильтры по ключевым словам, которые компании используют для отсеивания резюме в своей системе отслеживания кандидатов (ATS). Затем вы хотите продемонстрировать свои технические навыки специалисту по персоналу или менеджеру по найму, просматривающему ваше резюме.
Если вы не уверены, какие навыки включить в свое резюме аналитика данных, мы проанализировали данные, чтобы узнать, какие навыки наиболее востребованы для компаний, нанимающих аналитиков данных.
Плохо — избегайте длинного списка общих навыков
Проблема с таким подходом в том, что это большой красный флаг для технических менеджеров по найму. Вы должны включать в свое резюме только те навыки, с которыми вам было бы комфортно работать. Как правило, раздел с вашими навыками не должен занимать более 20% страницы.
От любого разумного работодателя не следует ожидать знания SAS, R и Python. Перечислите только те технические навыки, которые вы применяли в коде. Итак, чтения нескольких статей о манипулировании данными в R недостаточно. Чтобы включить это как навык в свое резюме, вы должны иметь практический опыт очистки и обработки данных в R.
В разделе ваших навыков вы хотите быть конкретным. Вы не должны включать такие навыки, как «интеллектуальный анализ данных» или «анализ данных», поскольку, опять же, технический менеджер по найму знает, что это всего лишь общие термины, которые мало что значат. Вместо «интеллектуального анализа данных» вы можете использовать фактические методы, которые вы использовали, такие как деревья решений или логистическая регрессия.
Есть несколько способов разбить раздел навыков. Вы можете перечислить свои навыки в зависимости от того, насколько вы ими владеете (например, «Продвинутый» или «Знакомый»). Кроме того, вы можете перечислить свои навыки по типу навыков. Вы даже можете перечислить годы своего опыта работы с каждым инструментом.
Для языков программирования, которые вы включаете, обязательно упомяните библиотеки и фреймворки, которые вы используете для визуализации данных и обработки данных на этом языке программирования.
Хорошо — специальные навыки и методы моделирования
Резюме вашего аналитика данных
Для большинства аналитиков данных вам не нужно включать резюме или цель в свое резюме. Большую часть времени они просто занимают ценное место, которое лучше было бы потратить на обсуждение дополнительного проекта, над которым вы работали.
Я сделал эту ошибку, когда подавал заявку на роль аналитика данных. Я поместил что-то общее в свое резюме, потому что подумал, что мне нужно включить его. Если это на самом деле не добавляет ценности вашему приложению, то можно пропустить это.
Вот образец резюме аналитика данных, который лучше не включать в ваше резюме:
Плохо — неинформативная цель резюме
Зачем оставлять это? Он не сообщает человеку, просматривающему ваше резюме, никакой новой информации, которую нельзя узнать, прочитав ваше резюме. Если вы продемонстрируете в своем резюме, что вы действительно использовали такие инструменты, как Python и SQL, для преобразования данных в полезные идеи, то эта цель резюме является избыточной.
Когда включать цель резюме
- Вы претерпеваете смену карьеры. Вы можете сказать что-то вроде: «После 4 лет работы в сфере операций я теперь хочу использовать свой опыт в преобразовании данных в идеи в качестве аналитика данных».
- У вас есть особый интерес к данной должности или компании, что делает вас особенно сильным кандидатом. Например, «Чтение блога данных Match.com вдохновило меня на карьеру в области анализа данных, и я хочу внести дальнейший вклад в культуру, основанную на данных, в компании».
Формат резюме аналитика данных
Вот несколько быстрых советов о том, как вы должны форматировать свое резюме аналитика данных:
- Оставьте его на одной странице (иначе рецензент просто пробежит то, что вы написали)
- Разбивайте пункты списка на небольшие, пригодные для использования фрагменты информации.
- Не обращайтесь к себе с помощью «я» или «мы», так как это выглядит непрофессионально. Продолжайте рассказывать о своей работе и проектах.
- Двойная, тройная и четверная проверка грамматики и орфографии. Одна ошибка здесь может привести к тому, что ваше резюме будет помещено в стопку «Нет».
- Каждый пункт вашего резюме должен быть самодостаточной, законченной мыслью.
Ваша цель с вашим резюме состоит в том, чтобы сделать так, чтобы человек, просматривающий ваше резюме, быстро понял, что вы отлично подходите для этой роли. Все эти советы по форматированию резюме служат достижению этой цели. Кроме того, наши примеры формата резюме дадут вам визуальное представление о том, что хорошо работает в 2022 году.
Когда менеджер по найму просматривает более 50 резюме на определенную должность, он быстро ищет причины сказать «нет» в резюме. Вы не получите пользу от сомнений, поэтому убедитесь, что ваше резюме легко читается. Это означает, что не пишите большие длинные абзацы и убедитесь, что вы занимаете одну страницу.
Контакты
Здесь не место делать орфографическую ошибку в резюме. Когда я подавал заявку на работу аналитика данных после колледжа, я понял, что у меня был неправильный адрес электронной почты в моем резюме для 7 вакансий, на которые я подавал заявку.
Даже если бы я был квалифицирован для одной из этих ролей, и представитель отдела кадров прислал мне электронное письмо с просьбой назначить собеседование, у меня не было бы возможности получить его, потому что я совершил такую глупую ошибку! Пожалуйста, будь лучше, чем я был.
В качестве части вашей контактной информации вы должны указать свое имя, а рядом с вашим заголовком должна быть вакансия, на которую вы претендуете. Так что, если моя текущая должность «аналитик данных» и я подаю заявку на роль «старшего аналитика данных», то я сделаю свой заголовок «старший аналитик данных». Это должно быть вдохновляющим.
Вам не нужно указывать свой полный адрес в этом разделе. Достаточно будет вашего города и почтового индекса. Вам также необходимо указать свой номер телефона на случай, если работодатель предпочитает связываться с вами именно так.
Наконец, включите ссылку на свой профиль LinkedIn и все, что может объяснить, почему вы отличный аналитик данных. Если у вас есть активный Github, включите ссылку на него. Если вы часто участвуете в конкурсах Kaggle, включите ссылку на свой профиль. У вас есть личный блог, где вы рассказываете о данных выборов? Обязательно укажите ссылку.
Проекты аналитика данных для вашего резюме
Если вы начинающий аналитик данных и ищете свою первую штатную должность, включение проектов является абсолютной необходимостью. Чем больше опыта работы вы получаете, тем больше должно быть в центре внимания вашего резюме. К тому времени, когда у вас будет более 4 лет опыта работы в этой области, вы должны включать только проект, которым вы исключительно гордитесь.
Какие проекты вы должны включить? Любой проект, в котором вы определили (или получили) проблему и использовали данные, чтобы найти ответ на эту проблему. Ничего страшного, если это школьный проект. Еще лучше, если вы проявили инициативу и работали над своей проблемой.
Если у вас нет таких проектов, то сейчас самое время над ними поработать. У вас есть вопрос, который вас особенно интересует? Затем попытайтесь придумать, как вы можете собрать данные и проанализировать их, чтобы ответить на этот вопрос.
Вот пример. У меня было предчувствие, что основные доски объявлений о вакансиях (Indeed, Glassdoor и LinkedIn) в основном имеют одни и те же вакансии для специалистов по обработке и анализу данных. Итак, я вручную собрал данные, проанализировал их и написал об этом, чтобы определить, какая доска объявлений является лучшей для специалистов по данным.
Я думаю, что младшие аналитики данных пугаются, думая, что проекты, которые они включают в свое резюме, должны быть исчерпывающими или новаторскими. Это не так. Работодатели хотят видеть, что вы можете задать вопрос, использовать данные, чтобы ответить на этот вопрос, и представить свои выводы в разумной и четкой форме.
Хорошо — покажите, что вы можете ответить на свои вопросы с помощью данных
Говоря о своих проектах, вот как вы должны формулировать то, что вы сделали:
- Четко сформулируйте вопрос, на который вы отвечали, или проблему, которую вы пытались решить
- Покажите, какие инструменты или языки вы использовали для решения проблемы
- Укажите влияние проделанной вами работы
Раздел «Ваши проекты» также дает возможность предоставить больше информации о языках программирования и библиотеках, которые вы указали в разделе «Навыки». Перечисление навыков без контекста — это одно, но демонстрация того, как вы использовали этот навык для анализа данных, поможет убедить менеджера по найму, что вы готовы внести свой вклад, используя этот навык.
Образование
Как и раздел «Проекты», образовательный раздел вашего резюме будет длиннее для аналитиков данных начального уровня по сравнению с более опытными аналитиками данных. Для аналитиков данных начального уровня вы захотите включить соответствующие курсы, которые вы прошли в школе, связанные с аналитикой данных.
Курсы, относящиеся к анализу данных, — это любые курсы математики, статистики, программирования и/или экономики, которые вы посещали. Чтобы быть эффективным аналитиком данных, вам необходимо применять принципы, которые вы изучили на этих занятиях, к реальным проблемам и наборам данных.
Для ролей начального уровня укажите соответствующие занятия, которые вы посещали в школе.
Независимо от вашего уровня опыта, вы всегда должны указывать школу, в которой вы учились, какую специальность вы изучали (включая несовершеннолетние или сертификаты) и когда вы ее закончили. Здесь также можно перечислить любые учебные курсы или соответствующие онлайн-курсы, которые вы могли пройти в этой области.
Если у вас есть опыт работы в академических кругах, то здесь также можно указать любые публикации, которые вы, возможно, написали в соавторстве. Не забудьте указать название публикации и ссылку, чтобы менеджер по найму мог прочитать дальше, если он заинтересован.
Упоминайте свой средний балл в резюме только в том случае, если вы хотите это подчеркнуть. Как правило, вы можете поставить все, что выше 3.0, если вы аналитик данных начального уровня. Если у вас есть опыт работы, я бы вообще не учитывал ваш средний балл, поскольку он не является важным фактором при приеме на работу старших аналитиков данных.
Опыт работы
Вы аналитик данных. Поэтому, когда вы говорите о своем опыте работы, ваша цель должна состоять в том, чтобы выделить свои достижения, используя цифры и оценки.
Говоря о работе, которую вы проделали для проекта, вы хотите подчеркнуть свой конкретный вклад, если это был командный проект. Например, вы можете порекомендовать продукт на основе проведенного вами анализа. В своем резюме вы бы хотели рассказать об этой конкретной рекомендации, а не о созданной функции.
Говоря о количественном влиянии проекта, можно говорить о проекте в целом. Следуя приведенному выше примеру, было бы невозможно выделить ценность вашей рекомендации продукта по сравнению с влиянием инженера, который создал эту функцию, поскольку это командная работа. В своем резюме вы бы сказали, что эта функция повлияла на доход в размере X долларов.
Аналитики данных, как правило, работают с множеством разных команд и проектов в компании, поэтому не всегда легко напрямую связать свою работу с влиянием на доход. Тем не менее, вы должны попытаться рассказать о результатах проекта, над которым вы работали, в цифрах.
Это могут быть очень приблизительные оценки, вы просто хотите, чтобы было ясно, что вы внесли значительный вклад в положительные результаты для бизнеса, в котором вы работали.
Способы количественной оценки влияния вашей аналитической работы
- Улучшенный коэффициент конверсии клиентов
- «Использование Python и SQL определило, что влияние изменения целевой страницы привело к увеличению скорости активации бесплатной пробной версии на 10%»
- Сэкономленное время ручной отчетности
- «Упростили и автоматизировали ключевой бизнес-отчет в Tableau, что сэкономило команде 10 часов отчетности каждую неделю»
- Снижение затрат
- «Использование SQL и Excel порекомендовало нам расторгнуть наши контракты с нашими поставщиками с наихудшими показателями, что привело к экономии затрат в размере 100 000 долларов США в год».
- Встроенные визуализации данных, чтобы помочь руководителям
- «Создали визуализацию данных в Excel, чтобы продемонстрировать эффективность нашего маркетингового плана, что привело к закрытию серии А на 1,3 млн долларов».
- Улучшение удержания клиентов
- «С помощью анализа в Python определено, что отправка писем клиентам, которые не были активны в течение 7 дней, привела к улучшению удержания на 7 базисных пунктов»
- Улучшенные KPI для бизнеса, такие как время найма
- «Определить процедурные области для улучшения наших данных о найме, чтобы сократить время найма на ключевые должности на 11 дней»
- Повышение удовлетворенности клиентов
- «Использование SQL и Excel выявило распространенные жалобы новых клиентов, что привело к изменениям, которые повысили удовлетворенность новых клиентов на 14%».
При оформлении своего опыта работы всегда указывайте самый последний опыт работы вверху своего резюме и перечисляйте другие свои должности в порядке убывания с момента, когда вы там работали.
Просто чтобы донести мысль, вот пример того же опыта работы, но один указан в контексте количественного воздействия, а другой нет. Один из них, безусловно, является более убедительным аргументом в пользу того, почему этот кандидат хорошо подходит на роль аналитика данных.
Адаптируйте свое резюме для каждой работы
Убедитесь, что вы вносите небольшие изменения в свое резюме для каждой вакансии, на которую вы подаете заявку, если в описании вакансии есть что-то, что вы должны особо упомянуть. Я не говорю о капитальном ремонте.
Например, предположим, что вы выполняли проекты как на Python, так и на R, и ваше резюме сильно зависит от вашего опыта работы с Python. Если вы подаете заявку на работу, в которой конкретно упоминается, что они используют R, вам следует изменить свое резюме, чтобы рассказать о своем опыте работы с R.
Точно так же, если у вас есть конкретные проекты, над которыми вы работали и которые связаны с работой, на которую вы претендуете, вы действительно будете выделяться, если включите эти проекты. Если вы претендуете на роль аналитика маркетинговых данных и у вас есть опыт построения моделей комплекса маркетинга, ваше заявление станет значительно сильнее, если вы упомянете эти модели комплекса маркетинга.
Как написать эффективное резюме аналитика данных
Вот основные выводы, которые вы должны иметь в виду при написании профессионального резюме:
- Держите его на одной странице и корректируйте, корректируйте, корректируйте.
- Если вы претендуете на роль начального уровня, укажите уроки математики/статистики/экономики/программирования, которые вы посещали в колледже и которые имеют отношение к этой должности. В противном случае не позволяйте разделу образования занимать много места.
- Вам не нужен краткий или объективный раздел в вашем резюме, если только вы не собираетесь сменить карьеру на аналитику данных.
- Включайте в свое резюме только те навыки, по которым вам было бы комфортно проходить собеседование. Вам не нужен длинный список всех языков программирования, с помощью которых вы можете манипулировать данными.
- Говоря о своем опыте работы, не забудьте рассказать о своем конкретном вкладе и количественно оценить влияние всего проекта на бизнес.
- Если вы подаете заявку на роль начального уровня, вам необходимо указать несколько проектов, над которыми вы работали самостоятельно или в составе класса.
Следуя этому руководству, вы сможете быстро и убедительно доказать, что вы отлично подходите для роли аналитика данных, на которую претендуете.
