Der Wettbewerb unter den angehenden Data Scientists, die erst vor kurzem ihren Abschluss gemacht haben, wird immer härter. Finde fünf Dinge heraus, die du auf keinen Fall in deinen Data Scientist CV schreiben solltest, um einen Vorteil gegenüber anderen Bewerbern zu...
Seit mehreren Jahren wird der Beruf des Data Scientists als einer der besten Berufe in allen Branchen angesehen. Sehr hohe Bezahlung, attraktive Einstellungsmöglichkeiten, extrem hohe Nachfrage…
Die Stärken dieses Berufs sind zahlreich. Angesichts dieser Vorteile wird die Konkurrenz unter den jungen Datenwissenschaftlern, die gerade ihren Abschluss gemacht haben, jedoch immer größer.
Um deinen Traumjob zu finden, ist es daher unerlässlich, deinen Lebenslauf zu pflegen. In diesem Artikel findest du fünf Dinge, die du auf keinen Fall in deinen Data Scientist CV schreiben solltest…
Vermeide eine zu vage Präsentation
Für angehende Data Scientists ist es wichtig, dass ihr Lebenslauf nicht zu vage ist. Wenn du nur Erfahrungen und Ziele auflistest, die für den Beruf des Data Scientists relevant sind, kannst du die Aufmerksamkeit des Personalverantwortlichen besser auf dich lenken und dir einen Vorteil gegenüber anderen Bewerbern verschaffen.
Das gilt auch für die Auflistung deiner Fähigkeiten und Abschlüsse oder Ausbildungen. Du kannst deinen Data Scientist CV oder Lebenslauf mit der Erwähnung beginnen, ob du ein Junior Data Scientist, ein Senior Data Scientist oder ein frisch gebackener Absolvent bist.
Stelle dann deine Ziele vor und was du glaubst, dem Unternehmen bringen zu können. Einfach ausgedrückt, solltest du deinen Lebenslauf auf die Stelle, um die du dich bewirbst, abstimmen.
Erwähne keine Fähigkeiten oder Ausbildungen ohne Internetlink in deinem Datascientist CV
Um glaubwürdig zu sein, sollte ein Lebenslauf als Data Scientist eher in einem Online-Dokument als auf einem Blatt Papier präsentiert werden. Dieses Format bietet dir die Möglichkeit, Weblinks zu Seiten einzufügen, die deine Fähigkeiten, deine Ausbildung und deine bisherigen Projekte hervorheben oder authentifizieren.
Du kannst z. B. Links zu LinkedIn-, Kaggle-, GitHub- oder sogar zur DataScientest-Website setzen, wenn du unsere Weiterbildung absolviert hast. Auf diese Weise erhalten Arbeitgeber einen besseren Überblick über das, was du bisher erreicht hast.
Konzentriere dich nicht auf die Methode, sondern auf die Ergebnisse
Um erfolgreich zu sein, muss ein Data Scientist seinem Unternehmen konkrete und verwertbare Ergebnisse aus der Datenanalyse liefern. Daher solltest du dich in deinem Lebenslauf nicht auf die Methoden und Algorithmen konzentrieren, die du in deinen vorherigen Projekten eingesetzt hast.
Hebe stattdessen die Ergebnisse hervor, die du mit diesen Methoden erzielt hast. So kann der Arbeitgeber sofort erkennen, was du dem Unternehmen bieten kannst.
Zitiere keine irrelevanten Projekte
Um zu vermeiden, dass dein Lebenslauf in den Augen des Arbeitgebers in der Masse untergeht, solltest du keine Projekte oder Erfahrungen einbringen, die nichts mit der Stelle zu tun haben, für die du dich bewirbst.
Hebe originelle Projekte hervor, die in direktem Zusammenhang mit der Stelle stehen.
Du solltest versuchen, den Arbeitgeber davon zu überzeugen, dass du ein Problem auf untypische Weise angehen kannst oder dass du Probleme aus verschiedenen Bereichen angehen kannst.
Wenn du Selbstvertrauen und Vielseitigkeit ausstrahlst, wirst du das Interesse des Personalverantwortlichen wecken können. Erwähne daher vor allem Projekte, die deine Fähigkeiten, dein Wissen und deine Problemlösungskompetenz widerspiegeln.
Es ist nicht nötig, Berufserfahrungen zu erwähnen die nichts mit der Stelle zu tun haben.
Ebenso wie Projekte sollten auch frühere Arbeitserfahrungen, die du in deinem Data Scientist CV nennst, in direktem Zusammenhang mit der gesuchten Stelle stehen. Generell besteht die Gefahr, dass irrelevante Informationen die für Arbeitgeber wichtigen Informationen überlagern und sie das Interesse an dir verlieren.
Um dies zu vermeiden, solltest du deine Arbeitserfahrungen, die nichts mit Datenwissenschaft zu tun haben, nicht erwähnen. Die einzige Ausnahme sind Erfahrungen in einem renommierten Unternehmen, das für die Nutzung von Datenwissenschaft bekannt ist.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass du einen klaren, übersichtlichen, ergebnisorientierten und interaktiven Data Scientist CV erstellen solltest. So erhöhst du deine Chancen, einen Data Job zu bekommen. Wenn dir dieser Artikel gefallen hat, dann schau dir die Fehler an, die du beim Erlernen von Python vermeiden solltest.
