Transcripciones
1. INTRODUCCIÓN: Transicionar tu
carrera es aterrador. Fue lo más aterrador que
he hecho en los últimos tiempos. Y honestamente, podría haber
usado mucha orientación. Por eso estoy aquí. Mi nombre es ayer.
Soy un profesional de datos. Trabajo como científico
para el aprendizaje automático, tengo experiencia como Ingeniero de
Machine Learning. Y enseño
ciencia de datos en Skillshare. He enseñado ciencia de datos en
empresas Fortune 500 como Shell, el gobierno del Reino Unido,
y en universidades. Ahora trabajo con machine
learning y datos todos los días. Y esta transición
de petróleo y gas a algo con datos me
ha hecho muy feliz. Sé que mucha gente está buscando empleo y tecnología. Y quiero hacer esto posible tomando tu
experiencia que ya
tienes como científico aplicado o como alguien que
trabajaba en la academia. Y traduzca eso
en algo que consiga sus trabajos
en profesiones de datos. Ya sea
ingeniería de datos, análisis de datos, ciencia de
datos, analítica de
negocios, o todos los demás trabajos. Quiero que te vayas
de esta clase y tengas un CV o currículum y
consigas un trabajo con eso.
2. Proyecto de clase: Bienvenido a clase, bienvenido
al otro lado. En esta clase, vamos a echar
un vistazo a cómo podemos traducir su experiencia
específica que está fuera de la ciencia de datos, fuera de las profesiones de los datos. Y realmente mete eso
en algo que espero que te
consiga un trabajo en tecnología. Para este proyecto de clase. Me pareció un
poco difícil porque soy consciente de que estás traduciendo tu
experiencia personal en algo datos. Y creo que esto puede ser un
poco incómodo de compartir. Un poco demasiado para
compartir a veces. Sí. Pero quiero que hagas un proyecto. Quiero que
termines este curso. Y además, si haces un proyecto, esto significa que esto se comparte con más estudiantes y se lo
recomiende a otros. Si haces un proyecto, esencialmente lo que
quiero que hagas es tomar un ejemplo
de una experiencia que tienes y usar los métodos que
imparto en esta clase. Lo que pasaremos por una forma
específica de escribir viñetas para tu CV y traducido para profesionales de
datos. Y toma lo que tenías antes, cómo describiste
tu trabajo antes. Y luego comparte
con la clase cómo lo describes después de un
solo punto de bala, ponlo en una pequeña
imagen para que puedas
subirlo a nuestra clase
sección Productos por aquí. Eso sería increíble. Entonces también otros pueden obtener
algo de inspiración de lo que hiciste y cómo
traduciste tu experiencia. Si quieres comentarios sobre
tus proyectos de clase, puedes escribir eso
en los comentarios, entonces otros estudiantes
pueden echar un vistazo. Si encuentran alguna otra
forma de traducirlo. Si no quieres retroalimentación,
eso está totalmente bien. Pero sí, comparte tu proyecto, comparte tu tipo de traducción, cómo obtuviste algo
que hiciste
antes que no era específico de datos y se tradujo en
algo que los profesionales de datos lo harán
absolutamente entender. Sin, echemos un vistazo a
cómo se ve un buen CV.
3. ¿Qué hace que un buen CV?: Una de las preguntas que
tenemos que responder aquí es, ¿qué es un buen CV? Y esto es un poco difícil de
responder porque hay tres entidades a las que
echaremos un vistazo a su CV. El primero va a
ser un sistema automatizado. La mayoría de las empresas utilizan estos. Es un sistema de
seguimiento ATS o solicitante. Esta está comprobando palabras clave y
son muy molestas, pero se usaban en todas partes. Y es realmente importante para
ti, van a igualar esto. Hay sitios web
en línea que esencialmente usaron este sistema ATS que chequean por ti cómo se evalúa tu CV o currículum de
acuerdo a ATS. Y te recomiendo encarecidamente
que uses estos. Una vez que hayas configurado tu CV. Entonces va a reclutar. Alguien en RRHH está
echando un vistazo a tu currículum como echar un vistazo
si el ATS lo está haciendo bien, hizo un buen trabajo, y
te va a evaluar en base a la descripción del trabajo
que solicitas. Entonces aquí está bien. Golpea las palabras clave relevantes. Y muchas veces también coinciden con palabras clave que realmente están
en la descripción del trabajo. Entonces si estás trabajando con
Microsoft Office Suite, entonces Excel Word PowerPoint, y están
pidiendo XL específicamente. No deberías simplemente usar
MS Office ahí. También debes usar
excelente ahí. Y esto es sólo un ejemplo. Hay tantos softwares diferentes, muchos diferentes que son muy específicos y los reclutadores no siempre saben que esto es parte de ese traje de software. Qué Microsoft, es fácil. Pero ¿qué tal Python? Estamos diciendo que podemos trabajar con
la pila de Python psi pi. Esa es una palabra
que se puede conocer, como ni siquiera todos los científicos de
datos saben lo que se
supone que debe hacer. Pero mucha gente
dirá Sí, pero esto abarca Pandas
NumPy
y muchas veces scikit-learn
y por supuesto que pi. Pero si específicamente están
pidiendo experiencia pandas, entonces debes escribir
que tendrás experiencia
pandas en tu CV. El reclutador también
buscará tu experiencia. Obviamente que los números
coinciden y todo. Aquí, es importante que
coincida con sus estándares locales. Por ejemplo, cuando
todavía estaba solicitando
empleos en Alemania, Alemania necesita que tengas esto está cambiando pero a menudo todavía necesitas que tengas una
foto en tu CV. Si postulas a países de habla
inglesa
como en Estados Unidos o en el Reino Unido, esto realmente te pondrá en la pila de descartes de inmediato. En EU, específicamente, si adjuntas una
foto de ti mismo, a menudo aterrizarás
en la pila de descuento simplemente porque esto
evitará acompañará de
esa manera podrás evitar una discriminación
pleito si salieron adelante con tu solicitud. Es un poco tonto, pero
mira tus estándares locales. Entonces si te estoy dando algunos consejos y tu estándar local es
algo diferente, entonces definitivamente toma el estándar
local porque
tienes que pasar primero a
los reclutadores. Y luego va a menudo va
a una persona técnica, alguien en la empresa que
realmente hace el trabajo, generalmente un
poco más senior. Echando un vistazo a su CV y comprobando si su CV tiene sentido. Si es un buen ajuste técnicamente, si tus posiciones formales
y si tus habilidades que él enumera sí tienen sentido en la posición que realmente
necesitan. Así que esencialmente lo
que estás haciendo es escribir un CV para tres personas, lo cual es increíblemente difícil. Por eso también
tienes que postularte a tantos
empleos hoy y apesta,
pero haremos todo lo posible
para conseguir esto. Por lo que un buen CV está golpeando
esos tres puntos. Tiene sentido para una persona
técnica. Tiene sentido
reclutador que en su mayoría está mirando palabras clave y
en los trámites. Y a veces prestigio,
todas esas cosas. Y pasa por el sistema de seguimiento del
solicitante. Y nuestra próxima clase, vamos a echar un
vistazo a cómo se puede hacer un
buen sabroso y plantillas.
4. Dónde encontrar plantillas de currículum: Ahora que sabemos para quién
estamos escribiendo el CV,
podemos elegir nuestro
formato apropiadamente para podemos elegir nuestro
formato apropiadamente que se apruebe mejor en un sistema de seguimiento de
postulantes. Todavía se ve bien para
el reclutador y
puede contener toda la información
necesaria para la persona técnica. Entonces tengo un par de
recomendaciones aquí. Toma algo que en realidad es
bastante simple. Así que recientemente hubo esta tendencia de tener
estos CVE realmente hermosos y
visualmente atractivos que tienen habilidades similares y
cajitas de botones, o incluso tienen como pequeñas escalas de
puntos al lado, a tu lado las habilidades y poner
todo en dos columnas, a veces incluso tres
columnas de diseño. Y lo recomiendo mucho en
contra de esos. Te recomiendo que
tomes una sola columna. Buen CV, a menudo escrito solo en Google Docs
o Word o algo así. Y realmente apegarse a lo simple. Así que incluso los
sistemas de seguimiento de solicitantes que no son tan
buenos pueden pasar tu CV lo mejor posible. Porque entonces les envías este PDF y tienes dos columnas, así que está una al lado de la otra. No sabe que
la columna está ahí, así que sigue leyendo y
metaliza todo lo
que tienes ahí dentro. Y luego le agregas patada a la pila de
descartes a pesar de tener todas las habilidades y toda la experiencia que
es perfecta para este trabajo. Así que apégate a un solo diseño. Y echemos un vistazo
donde podemos conseguir plantillas porque no tienes que
escribir todo desde cero. Puedes usar la ayuda. Entonces el primero está justo aquí. Esto es Google Docs. Simplemente puedes usar una
de estas plantillas. Cambia algunos de los
colores para que te guste, cambia la fuente para que te guste. No te pongas demasiado artístico, no te pongas demasiado elegante. Mantenlo profesional,
pero estos son buenos. Estos son excelentes. Tengo mi CV de una
de estas plantillas. Entonces el segundo
se va a convertir, ahora Canva te da
mucha flexibilidad, que es una de sus caídas. Es más para la gente artística. Pero puedes encontrar alguna
buena plantilla de CV, plantillas de
currículum
aquí que son bonitas, que a menudo son un poco más fáciles de usar para
mucha gente. Y puedes obtener un muy
buen CV de esto. Así que elige uno de estos y luego traduce
tu experiencia. A lo mejor lo tienes
en LinkedIn en algo que sea apropiado
para un profesional de datos. Y esto es en lo
que nos vamos a meter ahora. Ahora que conocemos
los factores de forma, tenemos que pensar en cómo traducir tu experiencia en algo que un
profesional de datos y los reclutadores en el campo
puedan entender realmente.
5. Estructurar tu CV de datos: Hablemos de la
estructura de nuestro CD. Este es un
poco interesante porque varía localmente. Entonces si tienes
información que es de profesionales locales
a donde estás, como si eso es Estados Unidos o
India o en algún lugar
aquí de Europa. Existen ligeras
diferencias en tener un CV, así que definitivamente ten en cuenta esto. Y luego podemos seguir adelante. La información local
suele ser mejor
que la que tengo aquí. Voy a
hablar de ideas generales. Entonces cuando alguien tiene alguna información local
que es más importante, como dije en Alemania, muchas
veces hay que
adjuntar fotografía, lo cual absolutamente
no está bien en EU. Y una estructura aquí generalmente es que se tiene resumen ejecutivo
en el principio. Ahora esto es un
poco polémico. He escuchado a mucha gente
que no hace esto, y muchas empresas
que no les gusta esto, los reclutadores los
aman u odian. Pero al igual que un resumen ejecutivo es un gran lugar para que digas, esto es lo que soy y por eso mi experiencia es
relevante para esto, sobre todo si eres
alguien que está cambiando carreras en un profesión de datos. Este es un gran lugar
para dar un poco de
contexto para tu CV. Ahora por supuesto, tu carta de presentación puede dar muchos más contextos, pero muchas veces se omita la
carta de presentación. Y la gente
mira primero tu CV, por lo que tienen una idea de cuáles son
tus habilidades y luego
acuden a la carta de presentación. Entonces dando un
poco de contexto, muchas veces una muy buena idea. Pero una vez más,
escucha tu información
local, local
porque eso es lo cuenta donde estás. No hacen resúmenes
ejecutivos y no agregan uno porque esto probablemente te pondrá en el archivo de
descarte, descarte pila. Cuando recluta en realidad
tiene un vistazo a ella. Entonces tienes tu experiencia profesional
y tu educación. Y aquí depende
cuál hiciste duró. Entonces si ya eres un
profesional experimentado con muchos trabajos bajo tu cinturón o unos
cuantos trabajos bajo tu cinturón, esto debería venir primero
y luego la educación, si estás recién
salido de la universidad, la educación suele ser lo primero. El orden cambia
dependiendo de cuánto y qué tipo
de experiencia tengas. Dentro de estos. Quieres tenerlo ordenado
cronológicamente, pero descender el 1
más nuevo primero, como lo que estés
haciendo en este momento o lo que acabas de terminar tiene que estar todo el
camino en la parte superior, y entonces se agrega lo que a continuación. Aquí está la cosa sin embargo. No toda tu experiencia es
relevante para esta posición. Sobre todo si piensas
en eso estás cambiando a una profesión con
dominio de datos. No todos los trabajos y cada
título que tengas
va a ser relevante
para un trabajo de datos. Puedes hacerlos
sonar así. Definitivamente, puedes
cambiarlos en eso. Y eso es algo en lo que entramos Definitivamente porque esta es
una de las correcciones más fáciles. Veo un montón de CVs. Pero solo ten en cuenta que a veces no
tienes que sumar todos tus trabajos, sobre todo si sus
pasantías o si el lado más pequeño gigs. No tienes que agregarlas todas. La parte más importante es, y dondequiera que estuviese en
EU, en el Reino Unido, en Alemania, nunca he
visto un CV en dos páginas, a menos que seas una academia en la
que se hacen realmente largos. Pero por lo general deja tu CV
aunque seas un
profesional experimentado, como un mayor, lo que sea que hicieras, generalmente
quieres recortarlo a dos páginas y solo dejar ahí la
información más relevante. Siempre pueden ir a tu perfil de LinkedIn más tarde
y haberlo mirado. Hazte más preguntas, sobre todo si te están haciendo preguntas mientras
tienes vacíos ahí. Es como, Oh, yo
tenía un trabajo ahí, pero no me pareció que esto fuera tan relevante
para esta posición. Eso está completamente bien. Pero venderte con
las cosas más relevantes. Yo hago eso yo mismo como no
agrego todos los trabajos que tengo. Si tengo títulos
que no son relevantes, tal vez
los mencioné pero no me gusta el anuncio pero no lo hicieron
esos grados. Es sólo la línea. Y también en la siguiente sección
que es realmente importante, la experiencia del producto solo
agrega las cosas
más interesantes, más relevantes ahí. Entonces esta es realmente toda
una sección a la que
entrará también, pero su experiencia de producto
es extremadamente valiosa. Esto puede ser diferentes partes. Entonces si hiciste mis otros cursos aquí donde
construimos productos, puedes incluir
esos otros cursos como en Coursera que
tienen certificados. Se pueden sumar esos. Y por supuesto, también
aportaciones de código abierto. Vamos a entrar más en detalle lo que puedes hacer en cada sección, en una conferencia separada
para todos ellos.
6. Resumen ejecutivo: Empezando con el resumen
ejecutivo. Resumen ejecutivo es
realmente unas cuantas frases sobre lo que
quieres hacer y cómo tu experiencia que tienes
desde puestos grados
va a influir en tu pozo, tu idoneidad para este trabajo. Realmente lo que quieres hacer
es escribir algunas frases. Cómo todo lo que has hecho se relaciona con la
descripción del drop que lees. Aquí, es realmente
importante que te
relaciones con la descripción del trabajo y el trabajo que
estás solicitando. Y debería ser bastante corto. Como consejo que escuché es
mantenerlo bajo tres líneas. Realmente lo tengo desnatable,
como un párrafo corto crujiente, agradable
donde escribes, estoy solicitando este trabajo. No escribes estoy
solicitando este trabajo, pero estoy
buscando esto en ciencia de datos
porque me gustó hacer esto. Y esta es mi
experiencia que es súper relevante para ello
como geocientista, que es mi trasfondo
todo el camino en la espalda. Siempre lo estaba
formulando de una manera que mi experiencia con datos
del mundo real está
influyendo en cómo
soy un gran científico de datos o un gran ingeniero de
aprendizaje automático. Conocer la inversión desde la física es genial para una posición
de aprendizaje automático. Realmente ayuda a los reclutadores y las personas
técnicas a
conseguir contexto
para, para el puesto
porque no siempre saben en qué lugar usted, sobre todo si es su
primer puesto o donde se encuentra alas personas
técnicas a
conseguir contexto
para,para el puesto
porque no
siempre saben en qué lugar usted,
sobre todo si es su
primer puesto o donde se encuentra
cambiando a si
tu profesión de datos, realmente
quieres ayudar a
las personas a entender cómo tu experiencia realmente
se relaciona con este trabajo. Puede que seas el extraño, pero puedes hacer que sea fácil
que un reclutador diga:
Vale, te voy a poner adelante porque
creo que hay algo
aquí con lo que podemos trabajar. Y te sorprenderías. Hay tantas personas que
han experimentado en algunos de los campos aplicados como
la
biología, la ecología, la geología, todos esos ODE que realmente, realmente te dan experiencia relevante, relevante con el trabajo con datos del mundo real,
con datos desordenados, y muchos científicos de datos
y
personas de aprendizaje automático aman esta experiencia. Así que no te vendas corto. Definitivamente puedes
encontrar un puesto. Y este resumen ejecutivo, si se usa dondequiera que estés
solicitando, solicitando, es realmente una gran
manera de meter tu primer pie
en la puerta y decir, Por eso soy genial para esto. Este es el contexto
de mi experiencia. Entonces pasemos a
la experiencia profesional ahora y echemos un vistazo a cómo
podemos reformarla. Un par de experiencias
para una profesión de cita.
7. Sección de experiencia profesional: En esta sección para tu experiencia
profesional, pones los trabajos que ayudas que son relevantes
para este trabajo. Por lo general, ese debería
ser tu último trabajo, entonces lo que sea
relevante antes de eso. Y aquí, lo que me gusta hacer es tener un poco no
tendrá todos los detalles. Entonces, ¿qué posición donde
cuánto tiempo de cuándo a cuándo? Incluir un mes y el año. gente pueda deducir
cuánto tiempo estuvo allí y luego
también la empresa. Ese es mi rumbo. Y luego bajo eso, puse puntos de bala. Y hay una fórmula realmente
agradable de cómo hacer que estos puntos de bala realmente se
destaquen a los reclutadores. Entonces la forma en que funciona esto es que empiezas con
una palabra de acción como producir o desarrollado,
o realmente led. Cosas que son palabras de
acción poderosas que son como, oh, eres alguien
que está haciendo cosas. De verdad ser, sé creativo ahí y trata de
mezclarlos también. No seas como producido, Se produce que desarrolló
esto, lo desarrolló. Intenta ser un
poco creativo con él. Entonces usas una contraseña diferente
para cada punto de viñeta, y luego quieres ir, las palabras de
acción se
desarrollan una cosa. Desarrollado
software de código abierto x. Entonces para resolver, ¿por qué la
cosa x para resolver y? Y entonces se quiere decir
lograr ese software de
código abierto desarrollado x para resolver las necesidades de
los grupos de interés y
lograr lo que sea eso. Y aquí, el logro, como para mí, es realmente difícil. Vengo de academia. Entonces puede ser realmente, realmente difícil traducir tu experiencia en
algo tangible, en algo
donde estás, Sí, yo logro esta cosa. Pero si puedes intentar poner
un número, es realmente bueno. Lograr si
ahorraste dinero, eso es fantástico. Si vendiste más, eso es genial. Pero también como desde que
venía de la academia, algo mensurable es
que muchas publicaciones. Entonces si yo, si trabajaba en cierto postdoc
o algo así, realmente
puedo
entrar en detalle con. Analicé los datos
de eso para hacer esto. Y esto dio como resultado
cinco publicaciones. Eso es fantástico. Entonces esto realmente lo está
poniendo en contexto, lo productivo que fuiste,
lo que lograste, y lo que hiciste,
por qué razón. Aquí, puedes usar un
par de trucos. Estos trucos sobre desingenuos, estos trucos son de fiar,
pero hay que traducir tu experiencia
en algo que tanto frutas como técnico,
personal entenderán. Mantén la jerga al mínimo. Pero traduce tu experiencia en un marco de análisis de datos. Si trabajas con Excel,
eso es fantástico. ¿ Hiciste alguna de las fórmulas
que tienen ecuaciones, sin embargo, son frías
y tu versión? Eso es bueno, eso ya es experiencia en el procesamiento de datos. ¿ Hiciste alguna pelea
de datos donde obtuviste datos por correo electrónico o sobre
alguna transmisión o donde sea. Eso es genial porque
esencialmente estabas haciendo
canalización de datos y limpieza de datos. Si extraes los datos de las
bases de datos y luego los
cambiaste a diferentes formatos, ayuda a cargar datos en software. Esto se
conoce comúnmente como ETL, Extract Load, extraer la carga de
transformación. Y realmente esos son
términos que debes
tratar de entrar de alguna manera en
tu descripción si los hiciste aquí. Ahora puede ser un
poco difícil porque realmente
no se sabe lo que
estas personas esperan. Pero si tienes alguna experiencia en
análisis haciendo algún análisis y software
especializado o un Excel, eso es fantástico, ¿verdad? Que ni siquiera
necesariamente tienes que
escribir el nombre del software
porque nadie viene. No. Pero se puede decir en software
especializado, analizar datos para lograr esto en software x y logrando eso. Y luego. Además, si hiciste alguna
visualización, eso es fantástico. Las visualizaciones son comunicación de
las partes interesadas. También puedes
hablar, en primer lugar, de tu visualización de datos
porque esta es una gran habilidad. También se puede hablar comunicación de
las partes interesadas
porque esta es una habilidad importante que especialmente los científicos de datos
que salen de los campamentos de arranque que son
bastante junior no tienen, no tienen esta experiencia de comunicar resultados
difíciles, datos
difíciles a
las partes interesadas que
provienen de todo tipo de áreas
diferentes. Por lo que esos pueden ser
técnicos también. Esos pueden ser C-suite. Si, si puedes traducir tu
experiencia en un trabajo en,
a esto, esta redacción que los reclutadores entienden que
cambiará todo. Porque de repente tu trabajo
trabajando como biólogo es un trabajo de ciencia de datos porque esencialmente
ya lo hiciste. Si trabajaste con tu software especializado
para analizar los datos, entonces justo de esa manera. Pero también si tú, bueno, si tuvieras que conseguir
tus datos de microscopio en un formato extraño y
cambiarlo en CSVs. Puedes cargarlo en XL o sin embargo hiciste
tu análisis de datos. Esto ya es realmente valioso. Incluso si en ese trabajo no
usaste Python y Pandas y NumPy y solo aprendiste eso en tu tiempo libre con
tus productos. Eso no significa
que este trabajo sea totalmente irrelevante porque
todavía te ha enseñado cómo lidiar con estos datos desordenados de la vida real. Y muchas maneras
te enseñaron la comunicación con
las partes interesadas relevantes, como lo tenía tu laboratorio, o con profesores, o
con tus directivos. Esto, esta experiencia no es
para no muchas maneras, todavía hay
que traducirla. Y como dije, mantén la jerga al mínimo. Si hiciste ciertas culturas de laboratorio, no
creo que sea tan relevante poner qué
tipo de culturas, pero es relevante
poner el análisis que
hiciste con ellas. Así que no entren en demasiados detalles
porque esto
tendrá la mayoría de las personas checkout
que no están en el campo. Esto es mejor para
si tienes un realmente relevante soy trabajo en biología
entonces por supuesto incluir esto. Si esto está entrando en una posición de ciencia de
datos en biología y biología
experimenta historia diferente. Pero si vas a entrar como una posición general de ciencia de datos, entonces manteniendo un
poco más ligero en esos detalles profundos y
traduce tu experiencia más en algo que
estos reclutadores y personas técnicas en el lado de la ciencia de datos
de la cosa Entender. A continuación vamos a echar un
vistazo a la educación, que es bastante similar. Pero aún así tenemos que
traducir eso también.
8. Sección de educación: Hablemos de la sección de
educación. El asunto con la educación es
que es altamente individual. Entonces incluso si crees que la gente
sabe lo que aprendiste en cierto grado porque pasas un gran trozo
de tu vida en ella. Entonces es de segunda naturaleza para ti
saber lo que hay en este grado. Y crees que todo el mundo lo sabe, sobre todo si eres de
alguna prestigiosa universidad, crees que está implícito
sobre tu nulo. Pero realmente ayuda decirle
a la gente lo que
aprendiste allí. Entonces, lo que me gusta hacer, sobre todo si la educación
es mi última experiencia, dígale a la gente lo que aprendiste. Entonces hice mi doctorado como lo último cuando
tuve que escribir un CV
para ese puesto. Entonces yo estaba como,
hice este análisis. Aplico este tipo de softwares y monté paquetes de Python. Y yo tenía este número de publicaciones fuera de
este capítulo de un libro. Y yo fui realmente productivo. Entonces fue realmente ayudar a la gente a ver el tipo de
impacto que tuve. Especialmente con doctorados. La gente generalmente no tiene idea lo que realmente estás
haciendo un doctorado. Y la cosa es también, es muy variable sobre países
diferentes, diferentes. Cada país tiene
diferentes requisitos previos para que usted obtenga un doctorado.
Si estás en EU. Es así, entonces, tan
diferente a Alemania, es tan diferente del Reino Unido, que vuelve a ser tan
diferente a Dinamarca, donde hice mi doctorado. Realmente dígale a la gente lo que hiciste. ¿ Conseguiste
experiencia docente? Genial. Ponga eso si, sobre todo si
es relevante para ese trabajo, si hiciste presentaciones,
aquí está la cosa. Mucha gente, cuando contratan
júnior, júnior, no
saben que
tienes una amplia experiencia de
presentación. Y sobre todo si
eres un doctorado que estaba presentando trabajo en
talleres y conferencias. Esto en realidad es realmente
valioso porque la gente que va la ruta más normal, la, el camino bien pisó. Realmente no tienes la oportunidad presentar tanto
hasta que realmente estés en un trabajo donde tienes que comprobar qué tipo de
experiencia eres la mitad. Y hay
videos fantásticos sobre cómo traducir. Bueno, cómo traducir
tu experiencia, sobre todo en educación, en algo que la gente de la
industria comprenderá. Porque como dije, mayoría de la gente no tiene
idea de qué maestros,
especialmente maestros de investigación
y un doctorado y cola ayudan a la gente a
poner puntos de bala, usa el mismo tipo de método que describí la sección de
experiencia profesional. Aquí hay una palabra de acción, cosa x, usando por qué. Lograr esa fórmula
es realmente, realmente bueno. También puedes poner un
par de cursos, pero los títulos de los cursos
deben ser descriptivos. Y de nuevo, manténgalo en el lado de la
luz con jerga. Realmente, si hicieras
presentaciones, Eso es fantástico. La experiencia docente es realmente genial porque eso significa que
puedes comunicarte y no solo eres algunos
científicos nobles en la torre de marfil. Entonces piensa realmente cómo puedes hacer que los demás
entiendan lo que hizo, aunque tengan una buena idea. Trata de escalar una muesca y hacer que sea realmente fácil para los
reclutados ver esto y decir, Wow, no tenía ni idea, esto es realmente, realmente bueno. Y esto es individual
al tipo de trabajo que tenemos. Si hiciste análisis
durante tu investigación, si tu recolección de datos
también, esto es genial. Y la mayoría de la gente que
no tiene idea de que lo haces, como el cliché es que eres
una persona que acaba de
leer, leer, leer, y luego
escribir sobre algo. Eso es todo. Esa es la impresión que la
gente tiene de la universidad. Entonces, sí, sentado en
conferencias obviamente. Pero cuanto más alto
te pongas en
la universidad, más equivocada es esta
suposición. Sí, sé que me estoy
repitiendo aquí, pero ayuda a la gente a
entender lo que hiciste. Y usa esta fórmula
con la palabra de acción para obtener puntos de bala
que la gente entienda. Y de nuevo, es lo mejor si solo agregas experiencia
relevante. Pero si no tienes
tanta experiencia, sobre todo si
la educación es lo último que hiciste. Es justo como que ampliar tu doctorado, licenciaturas, maestrías. gente pueda
verte qué tipo de experiencia ganas que
si hicieras trabajo de campo, todas esas cosas interesantes. Entonces esa es la sección de
aplicación. Este se hará más pequeño. Por lo general, cuanto más tiempo se encuentre
en una posición
de industria, más posiciones que
haya tenido en la industria, gente tiende a reducir
su sección educativa. Creo que en mi último CV con el
que
aplicé, en realidad puse mi licenciatura y mi maestría en
un punto de bala, esencialmente solo
diciendo que tengo esos, entonces no tan relevantes aquí. Mira mi
experiencia profesional y sí. Todo es un poco fluido. Dependiendo de tu experiencia, realmente juega con ella, lo que tenga sentido,
y envíalo a alguien que no sepa
lo que hiciste en tu doctorado, que probablemente sea casi
todos los que conoces, como un familiar, un amigo afuera
y ver si pueden entender mejor lo
que hiciste en tu doctorado. Si tienen preguntas, El reclutador también tendrá
preguntas. Así que toma esos como retroalimentación y explica mejor
lo que hiciste y realmente consigue un buen bucle de retroalimentación
yendo Y de esa manera y mejorarlo para que la gente
pueda entender cómo,
cómo se relaciona la experiencia a este
profesional de datos aquí mismo. En nuestra siguiente sección, vamos a echar un vistazo a los
productos que van a ser extremadamente valiosos y un poco diferentes a los consejos sabios habituales que se ve en más puestos
corporativos . Pero es extremadamente importante. Así que no te saltes el siguiente. Echaremos un vistazo a los proyectos.
9. Sección de experiencia de proyectos: En esta sección se trata de proyectos. Esta es una de mis partes
favoritas de un CV. Probablemente haya
contratado más en éste. Esta fue la decisión más grande
porque mucha gente, como un título, puede
significar muchas cosas. Posición puede significar
muchas cosas. Pero si tienes un proyecto, tienes algo
muy tangible,
algo que la gente puede ver, muchas veces proporcionan un enlace y realmente entiendes lo
que ya has hecho. ¿ Con qué tienes
experiencia, tal vez cómo es la
calidad de tu código también? Entonces me gusta hacer es
mirar mi pasado, lo que he hecho, ya
sea proyectos de investigación o hackatones o contribuciones
al código abierto. Y cavar a través de
lo que ya has hecho. Incluso si está en otro
trabajo y estaba abierto. Esta es la experiencia del proyecto. Entonces si la gente lo puede ver en algún lugar o si puedes hablar de
ello y no está bajo NDA, esto es genial porque esta
es experiencia tangible y da contexto para tus
conocimientos y lo que has hecho. Así que muchas veces me gusta
echar un vistazo a
algunos, alguna experiencia con codificación, alguna experiencia en software,
ya sea esa contribución a un proyecto de código abierto o un pequeño proyecto que
usted mismo hizo. Esto a veces puede
ser incluso terminar proyecto
para el curso, pero no
siempre recomendaría esto. En realidad tengo un video de
YouTube sobre este de proyectos que
recomiendo no hacer. Así que echa un vistazo a eso. Pero esencialmente, si es
algo original, encontraste algunos datos que
son realmente interesantes, o incluso algunos datos de ti mismo. Analiza esos datos, haces como una
buena visualización. O te presentaste en algún lugar. Tal vez sea incluso
durante un hackathon, entonces esto definitivamente debería estar bajo tu experiencia de
proyecto. Ahí usualmente pongo
el nombre del proyecto, pongo el año donde sucedió, y luego escribo una pequeña
frase sobre qué es
esto y cómo esto se relaciona con ser un profesional de
datos. Y esto es realmente, para mí, esta es la parte más
interesante de un CV. No siempre es forma estándar. Mucha gente también
ha mirado el estatus. Entonces, ¿trabajaste en Google? Eso es probablemente realmente,
realmente impresionante. Pero saber cómo trabajas, proporcionando enlaces a tu GitHub
o tal vez a tu Kaggle. Donde tienes uno, algo donde has logrado algo
donde has publicado algo que es
realmente, realmente valioso. Para mucha gente puede ser
difícil encontrar proyectos. He oído de mucha gente que no han hecho proyectos. A menudo eso no es cierto. La mayoría de las personas tienen algún tipo
de experiencia en proyectos. Ahora, una pregunta es si se
puede hablar de ello. Si es por trabajo. Verifica si hay como un acuerdo de
no divulgación. Pero por lo general tienes algo que has
hecho por algo. Por lo que los estudiantes suelen
tener proyecto de clase. Cuando llegas a un punto en el que tienes
más experiencia en proyectos, esos probablemente se caigan primero
porque son demasiado simples. Pero sí, cuando has
hecho algo, cuando has
participado en eventos, suele
haber algún tipo
de experiencia de proyecto que puedes poner en un
bonito paquete para eso. Así que pasa por tu
pasado y sé abierto con lo que podría contar como algunos, algunos productos que
salieron de él que ahora
existe y que puedes mostrar a la gente
se explican a la gente. No todo tiene un enlace
en Internet, soy consciente. Pero si es una pequeña
casilla de verificación en la que trabajaste, si es un proyecto de
raspado de datos o cualquiera de ese tipo de cosas en las que
acabas de hacer algo por diversión. Es que un proyecto de automatización como tú increíble al
usar los atajos de Apple. Sé que esto es un
poco gracioso, pero esencialmente si
obtienes algún tipo de datos, que son datos de sensores en tu iPhone y tienes algunos atajos
realmente geniales que se están ejecutando en eso y
activando automáticamente otras cosas. Este podría ser un proyecto pequeño hasta que tengas los más grandes
que puedes mostrar a la gente. Pero este tipo de
automatización muestra
que se pueden construir tuberías fuera de,
fuera de la fuente de datos del mundo real. Ahora, esto es bastante
simple, soy consciente. Pero sobre todo para los puestos
junior, no
tenemos que tener estos enormes proyectos
que valdrían millones porque entonces ya no
tienes que postularte para un puesto
junior. Ve a través de tu experiencia. Y cuando digo ser creativo, no
estoy diciendo ser
creativo con la verdad, pero estoy diciendo ser
creativo con
lo que cuentes como
proyecto porque estoy seguro que hay un proyecto
que usted tiene que se puede poner en su
CV y probablemente más. Así que realmente pasa, echa un
vistazo. ¿ Hay algún código y
la visualización, aunque sea un Excel, eso está bien para el principio. Y pon eso ahí. En nuestra próxima clase, tendremos una breve discusión sobre habilidades que son
realmente importantes, que tal vez tengas que
hacer un poco de aprendizaje, sobre todo si vienes de uno de las ciencias más
aplicadas, pero que son bastante fáciles de aprender si ya tienes
una buena base.
10. [Sesión de trabajo] Crea puntos de bala de Resumé: Puede ser difícil ser específico y encontrar ejemplos
específicos. Entonces en esta pequeña conferencia que en realidad estoy
grabando después, pero quería agregar esto para que
sea realmente útil para ti. Quiero hablar de traducir mi viejo Cv en algo nuevo, usando estas palabras de acción
realmente creó un pequeño, pequeño e-book que puedes recoger en la sección de
recursos, luego escoge mi
palabras de acción amigo. Y C también enlaza con
más palabras de acción y algunas formas de
hacer de manera diferente este tipo de CV
y reanudar el trabajo. Y esas listas tienen hasta en 200 palabras y escogí mis favoritas en
diferentes secciones. Básicamente divido esto
en cuatro secciones. Por lo tanto
responsabilidades generales, entonces, su
experiencia técnica y de datos, y por supuesto, liderazgo y gestión y comunicación de
las partes interesadas. Y veamos cómo podemos traducir algunas de estas
habilidades a ese formato de cosa de habilidad de acción
usando por qué lograr zed en nuestras
responsabilidades generales. Si no queremos que nuestro CV sea demasiado técnico o demasiado enfocado
en cosas diferentes. Aquí podemos hablar de cómo
ampliamos la documentación, por
ejemplo, para mis habilidades
docentes. Por lo que amplié la documentación
del material didáctico. Esta culpa
ahí mismo donde con Júpiter acelerar en la
incorporación de nuevos maestros. Por lo que ahora se puede ver como esto
es muy claro lo que hice. Por supuesto, aquí hay un poco solapamiento
con la comunicación. Pero sí, realmente ver qué, donde pones todo
y no tienes no es esa cuenta clave
para ser bastante honesto. Entonces, ¿qué más hice durante mi tiempo como
postgrado y como doctorado, sí
organizé el club de revistas, por
ejemplo, el club de revistas. Lo que podemos ir durante años
para difundir el conocimiento y facilitar la
transdisciplinariedad. También se podría decir
a través de departamento. Voy a pensar que es un
poco más amplio, un poco más como
hablar de oh, sí, tengo todos estos diferentes
departamentos involucrados. Entonces, por supuesto,
¿qué lograste? Entonces no lo sé, en este club de revistas, creo que mucha gente
aprendió y en red. Y lo dejaría abajo en realidad porque esto
es bastante tangible. ¿ Por qué haces un club de revistas? Bueno, la gente aprende y
la gente puede conectarse. Entonces así es como se puede tomar algunas de ellas son cosas generales. Y cuando queremos ir técnico como sencillo aquí
mismo, que se pueda tomar una refactorización. Entonces si has trabajado
con código antes, ese es un muy buen ejemplo de
cómo puedes traducir esto. Por lo que se puede decir reflejado fase de código
existente usando
pytest, como ocho ejemplo. Entonces esas son dos bibliotecas de
Python que son buenas para la calidad del código. Uno es para pruebas, el
otro es para pelusas. Así que asegurándose de
que todo se vea bien y esté en un formato que funciona. ¿ Y qué logras bien? Cobertura de prueba, esperemos,
y calidad de código consistente. Entonces esta es una muy buena porque esto demuestra
que eres práctico. Entonces también puedes
hablar de cómo instalas las cosas. Si hiciste eso. Entonces instalaron actualizaciones,
plug-ins para Excel usando el gestor de
paquetes Homebrew por ejemplo, si usas eso o lo que
estés usando en tu empresa. ¿ Y qué lograste? Bueno, este caso,
creo que con X0
, muchas veces instalas
estos plugins para sacarle algún tipo de
funcionalidad. Por lo que corre más rápido, corre mejor. Y específicamente estoy
usando Excel aquí también, porque la mayoría
de la gente
olvida que mucho trabajo con eje también
es trabajo de datos. Realmente ve lo que
hiciste que si
trabajabas con algunas ecuaciones, fórmulas, si hiciste
alguna limpieza de datos, muestra que hiciste algún trabajo en equipo entrar
a través del trabajo en conjunto, y que tienes
habilidades técnicas que se refieren a la limpieza de datos y la
lucha de datos en Excel. Pero este conocimiento es
transferible, ¿verdad? Entonces esto es una especie de decirle a la gente lo que hiciste si solo, solo monta Excel usado. Nadie sabe realmente lo que hiciste si escribes una
frase como esta. Oh sí, instalé actualizaciones y plugins para hacer esto usando esto. Eso realmente te da
la misma palabra clave. Otra palabra clave si
eso es necesario. Pero también estas palabras clave. Limpieza de datos. También puedes hacer
disputas de datos aquí si eso es
en adoptar descripción, realmente expandir en
estos viñetas es genial porque de lo contrario solo
tienes estas dos palabras aquí mismo. Estoy bastante seguro de que
tengo algunos de estos como realmente podría
haber ampliado en estos e hizo mi
búsqueda de empleo mucho más fácil al tal vez reducir algunos de
los trabajos que tengo aquí. Sí, dale a la gente una
idea de lo que estás haciendo y luego lo que podemos hacer. Echemos un
vistazo a algún liderazgo. Algo bueno es siempre
tener contratación y experiencia. Por lo que contrata personal nuevo. Evaluar el CDS
si no lo hizo. Y cruzar la experiencia
del proyecto, que es algo que hice
en mi último inconveniente, realidad resultando en dos nuevos junio su máximo. Entonces esto demuestra que tienes experiencia de
liderazgo, que tienes experiencia en contratación, y que estás más en el lado
SR del espectro. Otras formas. Supervisaste a cualquiera
entrenado a alguien, eso es genial aquí mismo. Si lo cultivas. El la experiencia para las personas tan cultivadas como
una codificación, se reúnen. Esto fue algo realmente
bonito que tuvimos en Harriet aquí mismo. En el ELP. Cultivó un Meetup de Python para compartir, compartir problemas comunes. Trabajo diario con Python
y paquetes asociados. Juntos resolvemos
múltiples problemas, resolviendo, um, múltiples puntos de
pegado y problemas. Lo cual es realmente agradable
si eres el tipo de persona que reúne
a la gente. Quiero decir, esto es reemplazable. Si no tienes esa experiencia de
Python en un trabajo, tal vez tengas esa
experiencia de Python afuera. Asististe a una reunión de datos del PI. O si tienes algunos, algunos internos les gusta el almuerzo y
aprende algo así. Estas son realmente geniales si tienes este tipo
de experiencia. Sí, entraré en
lo que hiciste en tu trabajo y realmente
susurré algunas de las cosas. Espero que esto sea algún
tipo de amplitud y en diferentes
habilidades que veas. Por lo que estos son más técnicos, estos son más generales, y estos son más en
el área de liderazgo. Y sí, no olvides
que X es algunos datos básicos, experiencia de
datos, pero
puedes traducirlo para que la gente entienda que
ya tienes alguna experiencia en
datos. Y sí, si tú, si trabajabas en el campo, entonces sabes de dónde
van los datas. Entonces, por ejemplo, formalizar la canalización de adquisición de datos. En el campo. Tirando de dos equipos necesita. Necesidades de procesamiento de datos. Lograr
una mayor calidad general de los datos. Cuando estés en cualquier extremo de
este espectro de procesamiento de datos, míralo si puedes
encontrar algunas de estas cosas. Si estás en el campo, si estás trabajando con personas para estandarizar cómo se reportan
los datos, puedes convertir esto en un CV de datos y
darte una pierna arriba. Hazte más
interesante
reclutarnos en
lugar de solo decir, oh sí, hice algún trabajo de campo porque nadie sabe realmente
qué significa palabra de campo. Haz que la gente entienda
lo que haces. Espero que estos ejemplos ayuden. Estoy poniendo algunos de estos
ejemplos en ese e-book. Así que definitivamente compruébalo. Es gratis, está en la sección de
recursos. Y sí, espero que esto sea
tan aplicado como lo necesitas. Entonces en la siguiente lección.
11. Rellenar el vacío de habilidades: Hablemos de algunas habilidades para profesiones de
datos que
son muy importantes. Estos pueden ser hábiles
que aún no tienes, que aún tienes que aprender. Además de haber experimentado
con datos del mundo real. Puedes, si quieres, puedes
saltarte esta parte
porque cada uno, bueno, si estás leyendo descripciones de
trabajo, esas son obviamente tuyas, tu fuente de verdad. Esta es sólo una idea de algunas de las habilidades
que pueden ser
realmente, realmente importantes que he encontrado en muchas
descripciones de puestos. El primero es Python, bibliotecas en Python que se utilizan en ciencia de datos
y análisis de datos. Entonces esto es pandas, numpy, y muchas veces
Matplotlib o seaborne, y alguna experiencia básica de
aprendizaje automático usando scikit-learn. Tener los en tu
CV es bastante valioso. Construir un pequeño proyecto
que tipo de
exhiba estas tecnologías puede ser realmente bueno y es genial
tener en tu CV. También puedes mencionar estas
tecnologías en tu CV. Y de esa manera puedes golpear esas palabras clave para el ATS
y para el reclutador. Construir un pequeño producto de
extremo a extremo es una buena idea para
golpear esas habilidades. Y por supuesto, si estás solicitando un trabajo pesado de
desarrollo de software más, es genial tener experiencia contribuyendo al software de
código abierto porque esos son a menudo probados y bien- documentado y la
gente lo puede encontrar y echar un vistazo a su
contribución. Aquí. Es realmente genial si tú,
si amplías tus conocimientos de
Python, ya sea a través de un proyecto
o a través de una contribución. Realmente depende
cuál es el enfoque en la posición que
estás buscando? Entonces algunos trabajos están
buscando nuestra experiencia. No he
solicitado ninguno de esos. Pero si esto es un requisito laboral en muchos
puestos de trabajo que vas a buscar. Este es obviamente un idioma
que debes aprender. Y sobre
todo los empleos especialmente que son más pequeños de muchas
maneras que no necesitan eso. TensorFlow pesado o PyTorch en
sistemas de aprendizaje automático más grandes son tan grandes. Entonces el siguiente que es más generalmente realmente
importante es SQL o SQL, que es lenguaje para sacar
datos de bases de datos. Por lo que esto puede ser un poco confuso porque
hay cursos con certificados de en
Oracle y Microsoft
y muchos otros lugares
para la administración de bases de datos. Esto es un poco
diferente porque están
los sistemas que
almacenan bases de datos. Y ahí están las brujas
muchas veces como Postgres, postgres SQL o MySQL y todas esas diferentes
tecnologías. Y está el lenguaje de
consulta, SQL, que es sacar
datos de ellos. Éste es bastante universal y éste para
la administración, que es más de
esto probablemente
más del lado de
alguien que en realidad
es el administrador de la base de datos. Quieres aprender el idioma,
el idioma para sacar datos
de los sistemas en los negocios. Si eres un
científico de datos que está aplicando a un trabajo
corporativo clásico, esto es realmente importante
porque en la mayoría de las empresas, tienes una
base de datos SQL en algún lugar y recuperando esos datos para poder para hacer su análisis
sobre esos datos. Cualquiera que sea el sistema que
uses después de eso, ya sea Python,
ya sea, tienes que obtener
los datos de alguna manera. Conocer SQL es realmente,
realmente importante aquí. No estoy seguro si
era un requisito en mis trabajos per se porque estaba más del lado del aprendizaje
automático. Pero sin importar, lo
tengo en mi CV porque muestra que sabes cómo obtener tus
datos de un determinado lugar. Y es tan importante. Esa es una habilidad que mucha de
las personas que salen de las ciencias no suelen tener porque nuestros datos
vienen de otro lugar, no de una base de datos. lo que tener un curso especificado
que los profesores usan SQL es valioso y
definitivamente algo en lo
que debes
considerar invertir. Personalmente me gustan
los cursos gratuitos sobre ganado para que empiece. Tienen que hacerlo, pero también
hay cursos aquí en Skillshare y también puedes
obtener certificados y app. Pero como dije, hay,
hay mucha
confusión si es curso de
SQL o es un curso de
administración de bases de datos. Así que ten en cuenta antes de
pagar mucho dinero por estos certificados porque
podría terminar en
el rumbo equivocado. Entonces básicamente puedes expandirte alrededor de lo que encuentres en
diferentes puestos, los profesionales de datos en crecimiento. Entonces esa es la parte de
ingeniería de datos, que es una especie de construcción de
tuberías entre datos. Entonces si tienes
experiencia con Hadoop,
Spark, si tienes experiencia
con un flujo de aire más oscuro o, este
tipo de cosas que te
ayudan a hacer
posible el cómputo y también las tuberías de datos posibles que es
realmente valioso ahí. Entonces tienes
posición de analista de datos donde Excel Tableau, esas tecnologías
son bastante valiosas. Entonces tienes posiciones de
ciencia de datos donde muchas veces vas más en profundidad en entonces también modelos de
seaborne y estadísticas. Así
que los paquetes de pruebas de hipótesis que se quiere poder utilizar y todo el camino
a
ingenieros de aprendizaje automático que
tienen que ser capaces utilizar también más oscuros a menudo. Pero TensorFlow,
PyTorch realmente echa
un vistazo qué tipo de posición se alinea más con
lo que querías hacer, y luego aprender esas habilidades. Cada parte de estas profesiones
tiene diferentes conjuntos de habilidades. Y apenas hace poco empieza a
separarse un poco. He tenido muchas posiciones
donde los científicos de datos y ingeniero
de aprendizaje automático se usaron como la misma
palabra esencialmente. Y en realidad no lo es, esas son profesiones diferentes. Hubo unos objetivos diferentes, pero uno se paga
menos que el otro. A veces se describe de
la manera equivocada solo para
conseguir a alguien más barato. Estar al tanto de eso. Pero esencialmente ve
en qué tipo de posición quieres trabajar posición quieres trabajary luego adquirir
esas habilidades. Y por supuesto, esta
lista no está completa, pero te da una
idea de lo que
podrías tener en cuenta
y realmente escanear
esas descripciones de trabajo para que
puedas aprender las habilidades que
necesitas para conseguir ese trabajo . Porque soy consciente que no
tenemos todas las habilidades necesarias
y el profesional de datos. Pero este es el siguiente paso después de traducir
tu experiencia. Y sobre todo si estás
solicitando un puesto junior, no necesariamente
necesitas todos esos trabajos. Es posible que ya tengas suerte con tu experiencia
y podrían decir, No
conoces SQL, eso está bien. Vamos a aceptar eso, poneros en una causa para esto. Porque SQL es realmente fácil de
aprender con bastante franqueza, sobre todo si ya
conoces programación. Es muy, muy
fácil de entender. Pero es una habilidad que
mucha gente pidió. Por lo que ya tienes esa habilidad porque
ya tomaste un curso para ello. A lo mejor hizo una semana
de trabajo con él, tener un proyecto con él. Entonces ya estás un paso arriba. Y entonces ya
tienes, además, tienes tus conocimientos aplicados realmente
impresionantes con datos del mundo real. Así es como upskill,
obtienes esas
habilidades de alto valor y sumas las tu CV en forma de proyectos, experiencia, cursos,
certificados. Y esa parte es un poco menos
traduciendo y más
llenando los vacíos porque por
supuesto, hay lagunas. No has hecho
este trabajo antes. Pero la mayor parte de la ciencia de datos, se
puede aprender de forma gratuita. Muchas de las habilidades están
aquí en Skillshare también. Busque esos cursos y vea lo que la gente está pidiendo
en estas descripciones de puestos. Y tratar de up-skill. No necesitas
pegarte todo. Pero si has mirado diez
listados de empleos diferentes y
ves lo que es igual
en todos ellos, entonces ya sabes, esa es una
de las habilidades de alto valor. Consigue esa habilidad. Y verás v aterrizará
mucho más alto en esa pila. Y es mucho más
probable que consigas un trabajo, sobre todo después de
que lo traduzcas, tus otras secciones
en algo que un reclutador entenderá y el profesional de datos lo hará entender y
meterte en ese trabajo. Así que eso es todo nuestro recibir. Manténgalo bajo dos páginas. Entraremos justo en
la conclusión.
12. Conclusión: Así es como la clase, pasamos por todas
las secciones en un CV. Cómo traducir tu experiencia
específica en algo que
ojalá consiga tu trabajo. Recuerda, conseguir un
trabajo es realmente difícil. Es un trabajo duro. No dejes que nadie más te lo diga. Yo tengo un CV bastante bueno. Siento decirlo así,
pero me parece bastante impresionante mi CV. Y la mayoría de la gente mural eso. Y aún así escribí cientos
de aplicaciones porque a veces mi CV acaba de estrellarse
y se quemó en el ATS. A veces no le pegué las palabras clave correctas
con un reclutador. Escribir una gran cantidad de
aplicaciones apesta. Pero eso no significa que tu CV o tus habilidades sean malas y no
disminuye tu valor. Como persona. Probablemente increíble. Y realmente ten en cuenta que
eres un extraño fuera. Por lo que podría llevarte
a una aplicación más porque alguien te ha tomado un poco de apuesta. Pero si traduces
tus habilidades, como lo discutimos
en este curso, si llenas los vacíos con las
habilidades que discutimos, entonces estoy seguro de que puedes
transitar tu carrera de lo que estés haciendo ahora en una profesión de datos, en tecnología, y encontrar una carrera increíble que a veces es
realmente inclusiva, super interesante,
mantiene tu aprendizaje y te
mantiene comprometido a
lo largo de bastante tiempo. Por eso espero que esta clase te haya
ayudado a traducir tu experiencia en algo que los
profesionales de los datos entienden. Y por favor deje una reseña. Y si quieres eso, otras personas encuentran esto,
agrega tu proyecto. Sé que esto puede ser
raro con tu propio CV. Entonces por eso tenemos la sección
de proyecto de clase al principio fue algunas sugerencias para no compartir todos tus
datos personales en Internet. Y con eso, gracias
por tomar la clase. Piensa en revisar mis otras clases que
son sobre ciencia de datos. Proyectos de ciencia de datos. Con eso, encuéntrame
en redes sociales. Escribo mucho sobre
ciencia de datos y aprendizaje automático. Y de nuevo, muchas gracias por
llegar hasta el final. Y buena suerte en tu viaje de
aprendizaje y buena suerte con tu carrera.
Jesper Dramsch, PhD, Scientist for Machine Learning
