Élaborez votre CV qui attire l'attention pour changer de carrière en données, technologies et IA | Jesper Dramsch, PhD | Skillshare
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Élaborez votre CV qui attire l'attention pour changer de carrière en données, technologies et IA

teacher avatar Jesper Dramsch, PhD, Scientist for Machine Learning

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Leçons de ce cours

    • 1.

      Introduction aux CV techniques de premier niveau

      1:24

    • 2.

      Projet de classe

      2:23

    • 3.

      Qu'est-ce qui fait un bon CV ?

      4:58

    • 4.

      Où trouver des modèles de CV

      3:09

    • 5.

      Structurer votre CV de données

      5:57

    • 6.

      Résumé exécutif

      3:16

    • 7.

      Section Expérience professionnelle

      8:44

    • 8.

      Section éducation

      7:01

    • 9.

      Section expérience de projet

      6:15

    • 10.

      [Séance de travail] Réaliser des points de synthèse exploitables

      11:15

    • 11.

      Combler l'écart de compétences

      10:26

    • 12.

      Conclusion

      2:29

  • --
  • Niveau débutant
  • Niveau intermédiaire
  • Niveau avancé
  • Tous niveaux

Généré par la communauté

Le niveau est déterminé par l'opinion majoritaire des apprenants qui ont évalué ce cours. La recommandation de l'enseignant est affichée jusqu'à ce qu'au moins 5 réponses d'apprenants soient collectées.

296

apprenants

1

projet

À propos de ce cours

Vous souhaitez faire la transition vers une carrière dans la science des données, mais vous ne savez pas comment mettre en valeur vos compétences dans votre CV ?

Ce cours est destiné aux professionnels qui ont des compétences techniques importantes mais qui ont besoin d'aide pour les traduire dans le « jargon technologique » nécessaire pour décrocher un emploi en science des données.

Changer de carrière peut être écrasant, mais beaucoup de gens ne réalisent pas à quel point ils ont déjà une expérience pertinente. Ce cours vous aidera à identifier et à mettre en valeur vos compétences transférables sur votre CV, ce qui le rendra plus attrayant pour les employeurs potentiels dans le domaine des données. Que vous soyez intéressé par la science des données, l'ingénierie des données, les analyses commerciales, les analyses de données ou l'apprentissage automatique, ce cours vous fournira des informations précieuses pour tous ces domaines.

En prime, ce cours est accompagné d'un mini e-book gratuit, "Créer de bons points de CV pour les emplois de données", qui vous guidera à travers la structure et les astuces pour chaque section de votre CV, notamment :

  • Résumé exécutif
  • Expérience professionnelle
  • Expérience éducative et universitaire
  • Expérience de projet

Nous couvrirons également les compétences clés dont vous avez besoin pour ajouter à vos compétences en plus des compétences que vous avez déjà. À la fin de ce cours, vous aurez un CV soigné qui vous aidera à vous démarquer de la compétition et à décrocher le poste de vos rêves dans le domaine des données. Inscrivez-vous maintenant et faites le premier pas vers votre transition professionnelle !

La section projet comprend le livre électronique "Créer de bons points de CV pour les emplois de données"

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Qui suis-je ?

Jesper Dramsch est un chercheur en apprentissage automatique qui travaille entre les données physiques et l'apprentissage profond.

Je suis formé en tant que géophysicien, et je me suis orienté vers la programmation Python, la science des données et la recherche sur l'apprentissage automatique pendant mon travail en vue d'obtenir un doctorat. Pendant ce temps, j'ai créé des cahiers éducatifs sur le site Web de l'apprentissage automatique Kaggle (qui fait partie d'Alphabet/Google) et j'ai atteint le 81e rang dans le monde entier. Mon carnet de notes a été vu plus de 64 000 fois à ce stade. J'ai également enseigné Python, l'apprentissage automatique et la science des données dans le monde entier dans des entreprises comme Shell, le gouvernement britannique, des universités et plusieurs entreprises de taille moyenne. Pour me remonter un peu en 2020, j'ai terminé la certification IBM Data Science en moins de 48h.

--Autres
liens utiles :

Mon site web et mon blog - https://dramsch.netLa
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Teacher Profile Image

Jesper Dramsch, PhD

Scientist for Machine Learning

Enseignant·e

 

a top scientist in machine learning, educator, and content creator.

In my classes, you'll learn state-of-the-art methods to work with AI and gain insights from data, along with over 7,000 other students. This takes the form of exploring data and gaining insights with modelling and visualizations. Whether you're a beginner, intermediate, or expert, these classes will deepen your understanding of data science and AI.

I am trained as a geophysicist and shifted into data science and machine learning research, and Python programming during work towards a PhD. During that time, I created educational notebooks on the machine learning contest website Kaggle (part of Alphabet/Google) and reached rank 81 worldwide. My top notebook has been viewed... Voir le profil complet

Level: Beginner

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Transcription

1. Introduction: La transition de votre carrière est effrayante. C'était la chose la plus effrayante que j'ai faite ces derniers temps. Et honnêtement, j'aurais pu utiliser beaucoup de conseils. C'est pourquoi je suis ici. Je m'appelle hier. Je suis un professionnel des données. Je travaille en tant que scientifique pour l'apprentissage automatique, ai de l'expérience en tant qu'ingénieur Machine Learning. Et j'enseigne la science des données sur Skillshare. J'ai enseigné la science des données dans des entreprises du Fortune 500 telles que Shell, le gouvernement britannique et dans des universités. Je travaille maintenant avec le machine learning et les données tous les jours. Et cette transition entre le pétrole et le gaz vers quelque chose contenant des données m' a rendu très heureux. Je sais que beaucoup de gens sont à la recherche d'emplois et de technologies. Et je veux rendre cela possible en tirant parti de votre expérience que vous avez déjà en tant que scientifique appliqué ou en tant que personne qui travaillait dans le milieu universitaire. Et traduisez cela en quelque chose qui vous permettra d'obtenir vos emplois dans les professions de données. Qu'il s'agisse de l' ingénierie des données, de l'analyse des données, de la science des données, de l'analyse commerciale ou de tous les autres travaux. Je veux que vous quittiez ce cours et que vous ayez un CV ou un CV et que vous obtiendriez un emploi avec ça. 2. PROJET DE COURS: Bienvenue en classe, bienvenue de l'autre côté. Dans ce cours, nous allons voir comment traduire votre expérience spécifique dehors de la science des données, en dehors des professions des données. Et faites vraiment entrer cela dans quelque chose qui vous permettra, espérons-le, de vous trouver un emploi dans la technologie. Pour ce projet de classe. J'ai trouvé cela un peu difficile parce que je suis conscient que vous traduisez votre expérience personnelle en données. Et je pense que cela peut être un peu gênant à partager. Un peu trop à partager parfois. Oui. Mais je veux que vous fassiez un projet. Je veux que vous terminiez ce cours. De plus, si vous faites un projet, cela signifie que cela est partagé avec plus grand nombre d'étudiants et le recommande à d'autres. Si vous faites un projet, ce que je veux que vous fassiez, c'est prendre un exemple d'expérience que vous avez et d'utiliser les méthodes que j' enseigne dans ce cours. Ce que nous allons suivre d'une façon spécifique d'écrire puces pour votre CV et de les traduire pour les professionnels des données. Et prenez ce que vous aviez avant, comment vous décrivez votre travail avant. Ensuite, partagez avec la classe comment vous le décrivez après un seul point, mettez-le sur une petite image pour que vous puissiez le télécharger dans notre section Produits de classe ici. Ce serait génial. Ensuite, d'autres peuvent également s' inspirer de ce que vous avez fait et de la façon dont vous avez traduit votre expérience. Si vous souhaitez obtenir des commentaires sur vos projets de classe, vous pouvez l'écrire dans les commentaires, puis les autres étudiants peuvent y jeter un coup d'œil. S'ils trouvent un autre moyen de le traduire. Si vous ne voulez pas de commentaires, c'est tout à fait correct. Mais oui, partagez votre projet, partagez votre type de traduction, comment vous avez obtenu quelque chose que vous avez fait auparavant, qui n'était pas spécifique aux données et traduit en quelque chose que les professionnels des données feront Je comprends absolument. Sans, regardons à quoi ressemble un bon CV. 3. Qu'est-ce qui fait un bon CV ?: L'une des questions auxquelles nous devons répondre ici est qu'est-ce qu'un bon CV ? Et c'est un peu difficile à répondre car il y a trois entités auxquelles nous allons jeter un coup d'œil à votre CV. Le premier sera un système automatisé. La plupart des entreprises les utilisent. Il s'agit d'un système ATS ou de suivi des candidats. Celui-ci vérifie les mots-clés et ils sont très ennuyeux, mais ils sont utilisés partout. Et c'est vraiment important pour vous, ils vont correspondre à cela. Il existe des sites Web en ligne qui utilisent essentiellement ce système ATS qui vérifient pour vous comment votre CV ou votre CV est évalué en fonction de l'ATS. Et je vous recommande vivement de les utiliser. Une fois que vous avez configuré votre CV. Ensuite, il va recruter. Quelqu'un des RH examine votre curriculum vitae comme s'il vérifie si l'ATS se porte bien, a fait du bon travail et va vous évaluer en fonction de la description de poste pour laquelle vous avez postulé. est donc bien ici. Cliquez sur les mots-clés pertinents. Et souvent, ils correspondent également mots-clés qui se trouvent réellement dans la description de poste. Donc, si vous travaillez avec Microsoft Office Suite, Excel Word PowerPoint, et qu'ils demandent XL spécifiquement. Vous ne devriez pas simplement utiliser MS Office là-dedans. Vous devriez également utiliser excellent là-bas. Et ce n'est qu'un exemple. Il y a tellement de logiciels différents, logiciels différents très spécifiques et les recruteurs ne savent pas toujours que cela fait partie de cette combinaison logicielle. Qu'est-ce que Microsoft, c'est facile. Mais que diriez-vous de Python ? Nous disons que nous pouvons travailler avec la pile Python psi pi. C'est un mot que vous pouvez connaître, comme si tous les scientifiques des données ne savent pas ce que cela est censé faire. Mais beaucoup de gens diront Oui, mais cela englobe les pandas NumPy et souvent le scikit-learn et bien sûr je pi. Mais s'ils demandent spécifiquement de l'expérience des pandas, alors vous devez écrire que vous aurez expérience des pandas dans votre CV. Le recruteur recherchera également votre expérience. Il est évident que les chiffres correspondent et tout. Ici, il est important que vous correspondiez aux normes locales. Par exemple, lorsque je postulais encore pour un emploi en Allemagne, Allemagne a besoin que vous ayez changement, mais il faut souvent que vous ayez toujours une photo sur votre CV. Si vous postulez dans des pays anglophones comme aux États-Unis ou au Royaume-Uni, cela vous mettra immédiatement sur le tas de rejets. Aux États-Unis, plus précisément, si vous joignez une photo de vous-même, vous atterrissez souvent sur la pile de rabais simplement parce que cela évitera d'accompagner ainsi vous pouvez éviter une discrimination. en justice s'ils ont poursuivi votre demande. C'est un peu idiot, mais regardez vos normes locales. Donc, si je vous donne quelques conseils et votre norme locale est différente, alors prenez certainement la norme locale parce que vous devez d'abord dépasser les recruteurs. Et puis cela va souvent à un technicien, quelqu'un de l'entreprise qui fait le travail, généralement un peu plus âgé. Jetez un coup d'œil à votre CV et vérifiez si votre CV a du sens. Si c'est un bon ajustement techniquement, si vos postes formels et si vos compétences qu' il énumère ont du sens dans le poste dont ils ont réellement besoin. Donc, ce que vous faites, c'est écrire un CV pour trois personnes, ce qui est incroyablement difficile. est aussi la raison pour laquelle vous devez postuler à tant d'emplois aujourd'hui et c'est nul, mais nous ferons de notre mieux pour y parvenir. Donc, un bon CV atteint ces trois points. C'est logique pour une personne technique. Il est logique de recruter qui se penche principalement sur les mots-clés et les formalités. Et parfois du prestige, toutes ces choses. Et il passe par le système de suivi des candidats. Et notre prochain cours, nous allons voir comment vous pouvez faire un joli savy et des modèles. 4. Où trouver des modèles de CV: Maintenant que nous savons pour qui nous rédigeons le CV, nous pouvons choisir notre mise en forme de manière appropriée afin qu'il soit mieux transmis dans un système de suivi des candidats. Il est toujours beau pour le recruteur et peut contenir toutes les informations nécessaires pour le technicien. J'ai donc quelques recommandations ici. Prenez quelque chose qui est assez simple en fait. Récemment, il y a eu cette tendance à avoir ces CV vraiment magnifiques visuellement attrayants qui ont les mêmes compétences et de petites cases à boutons, ou qui ont même une petite échelle de points à côté de, à côté de vous les compétences et mettez le tout en deux colonnes, parfois même en trois colonnes. Et je les déconseille vivement. Je vous recommande de prendre une seule colonne. Joli CV, souvent écrit uniquement dans Google Docs ou Word ou quelque chose comme ça. Et tenez-vous vraiment au simple. Ainsi, même les systèmes de suivi des candidats qui ne sont pas très bons peuvent transmettre votre CV aussi bien que possible. Parce qu'ensuite, vous leur envoyez ce PDF et vous avez deux colonnes, donc elles sont côte à côte. Il ne sait pas que la colonne est là Il continue donc à lire et à extraire tout ce que vous y avez. Et puis vous ajoutez du coup de pied à la pile de déchets malgré toutes les compétences et toute l'expérience qui sont parfaites pour ce travail. Alors, tenez-vous-en à une seule mise en page. Et voyons où nous pouvons obtenir des modèles car vous n'avez pas à tout écrire à partir de zéro. Vous pouvez utiliser l'aide. Le premier est donc ici. Il s'agit de Google Docs. Vous pouvez simplement utiliser l'un de ces modèles. Changez certaines couleurs comme vous le souhaitez, changez la police comme vous l'aimez. Ne soyez pas trop artistique, ne soyez pas trop chic. Restez professionnel, mais ils sont bons. Ils sont excellents. J'ai mon CV à partir de l'un de ces modèles. La seconde va donc devenir Canva vous offre désormais une grande flexibilité, ce qui est l'un de ses inconvénients. C'est plutôt pour les artistes. Mais vous pouvez trouver ici de bons modèles de CV, des modèles de CV qui sont jolis, qui sont souvent un peu plus faciles à utiliser pour beaucoup de personnes. Et tu peux en tirer un très bon CV. Choisissez donc l'une d'entre elles , puis traduisez votre expérience. Peut-être que vous l'avez sur LinkedIn, quelque chose qui convient à un professionnel des données. Et c'est ce que nous allons aborder maintenant. Maintenant que nous connaissons les facteurs de forme, nous devons réfléchir à la manière traduire votre expérience en quelque chose que les professionnels des données et les recruteurs sur le terrain peuvent réellement comprendre. 5. Structurer votre CV de données: Parlons de la structure de notre CD. Celle-ci est un peu intéressante car elle varie localement. Donc, si vous avez des informations allant de professionnels locaux à l'endroit où vous vous trouvez, par exemple, que ce soit aux États-Unis ou Inde ou quelque part ici en Europe. Il y a de légères différences dans le fait d'avoir un CV, alors sachez certainement cela. Ensuite, nous pourrons aller de l'avant. Les informations locales sont généralement meilleures que celles que j'ai ici. Je vais parler d'idées générales. Donc, lorsque quelqu'un a des informations locales plus importantes, comme je l'ai dit en Allemagne, il faut souvent joindre une photo, ce qui n'est absolument pas correct aux États-Unis. Et une structure ici est généralement que vous avez un résumé analytique au début. Maintenant, c'est un peu controversé. J'ai entendu beaucoup de gens qui ne le font pas, et beaucoup d'entreprises qui n'aiment pas ça, recruteurs les aiment ou les détestent. Mais comme un résumé exécutif est un excellent endroit pour vous de le dire, c'est ce que je suis et c'est pourquoi mon expérience est pertinente à cela, surtout si vous êtes quelqu'un qui transforme ma carrière en profession des données. C'est un endroit idéal pour donner un peu de contexte à votre CV. Bien sûr, votre lettre de motivation peut donner beaucoup plus de contextes, mais la lettre de motivation est souvent ignorée. Et les gens regardent d'abord votre CV, afin qu'ils aient une idée de vos compétences et se rendent ensuite à la lettre de motivation. Donner un peu de contexte, souvent une très bonne idée. Mais encore une fois, écoutez vos informations locales, car c'est ce qui compte là où vous vous trouvez. Ils ne font pas de résumés exécutifs et n'en ajoutent pas car cela vous mettra probablement dans le fichier de rebut, jetez la pile. Quand la recrue y jette un coup d'œil. Vous avez ensuite votre expérience professionnelle et vos études. Et ici, cela dépend de celui que vous avez fait en dernier. Donc, si vous êtes déjà un professionnel chevronné avec beaucoup d' emplois sous votre ceinture ou quelques emplois sous votre ceinture, cela devrait passer d'abord, puis l'éducation, si vous sortez tout juste de l'université, l'éducation passe généralement en premier. La commande change en fonction de la quantité et du type d'expérience que vous possédez. Au sein de ces derniers. Vous voulez le faire ordonner chronologiquement, mais descendre d'abord le plus récent 1, comme tout ce que vous faites en ce moment ou ce que vous venez de terminer doit être tout en haut, et puis vous ajoutez tout ce qui suit. Mais voici le truc. Toutes vos expériences ne sont pas pertinentes pour ce poste. Surtout si vous pensez que vous êtes en train de devenir une profession compétente en données. Tous les emplois et tous les diplômes que vous détenez ne seront pas pertinents pour un travail de données. Vous pouvez les faire sonner comme ça. Certainement, vous pouvez les changer là-dedans. Et c'est quelque chose dans lequel nous allons certainement parce que c'est l' une des solutions les plus faciles. Je vois beaucoup de CV. Mais sachez que parfois, vous n' avez pas à ajouter tous vos emplois, surtout si vous effectuez des stages ou des concerts secondaires plus petits. Vous n'avez pas à les ajouter tous. Le plus important, c'est que partout où j'étais aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne, je n'ai jamais vu de CV sur deux pages, sauf si vous êtes un milieu universitaire où ils sont très longs. Mais laissez généralement votre CV même si vous êtes un professionnel chevronné, comme un aîné, quoi que vous ayez fait, vous voulez généralement le réduire à deux pages et ne laisser que deux pages et ne laisser que les informations les plus pertinentes. Ils peuvent toujours accéder à votre profil LinkedIn plus tard et l'ont examiné. Posez-vous d'autres questions, surtout s'ils posent des questions alors que vous avez des lacunes là-dedans. C'est comme, Oh, j' avais un emploi là-bas, mais je n'ai pas trouvé que c' était si pertinent pour ce poste. C'est tout à fait correct. Mais vendez-vous avec les choses les plus pertinentes. Je le fais moi-même comme si je n' ajoute pas tous les emplois que j'ai. Si j'ai des diplômes qui ne sont pas pertinents, je les ai peut-être mentionnés, mais je n' aime pas la publicité, mais ce n'est pas ces diplômes. C'est juste la ligne. Et aussi dans la section suivante qui est vraiment importante, l'expérience produit n' ajoute que les éléments les plus intéressants et les plus pertinents. Il s'agit donc d'une section entière qui va également entrer, mais votre expérience produit est extrêmement précieuse. Il peut s'agir de différentes parties. Donc, si vous avez mes autres cours ici où nous construisons des produits, vous pouvez inclure les autres cours comme sur Coursera qui ont des certificats. Vous pouvez les ajouter. Et bien sûr, les contributions open source aussi. Examinons plus en détail ce que vous pouvez faire dans chaque section, dans une conférence distincte pour chacune d'entre elles. 6. Résumé: En commençant par le résumé analytique. Le résumé est en fait quelques phrases sur ce que vous voulez faire et comment votre expérience que vous avez acquise à partir de postes diplômés va influencer votre bien, votre aptitude à ce poste. Ce que vous voulez vraiment faire, c'est écrire quelques phrases. Comment tout ce que vous avez fait est lié à la description de dépôt que vous avez lue. Ici, il est très important que vous soyez lié à la description de poste et au poste pour lequel vous postulez. Et il devrait être assez court. Comme les conseils que j'ai entendus, c'est de le garder sous trois lignes. ai vraiment skimmable, comme un court paragraphe croustillant et joli où vous écrivez, je postule pour ce poste. Vous n'écrivez pas que je postule pour ce poste, mais je cherche cela en science des données parce que j'ai aimé le faire. Et c'est mon expérience qui est très pertinente pour elle en tant que géoscientifique, ce qui est mes antécédents tout au fond. Je l'ai toujours formulé de manière à ce que mon expérience avec des données réelles influe sur la façon dont je suis un excellent spécialiste des données ou un excellent ingénieur de machine learning. Connaître l'inversion de la physique est idéal pour un poste d'apprentissage automatique. Aidez vraiment les recruteurs et les techniciens à trouver le contexte pour le poste, car ils ne savent pas toujours à quel endroit vous êtes, surtout s'il s'agit de votre premier poste ou de votre position . en passant à votre profession des données, vous voulez vraiment aider les gens à comprendre comment votre expérience est réellement liée à ce travail. Vous êtes peut-être l'étrange, mais vous pouvez facilement dire à un recruteur : Ok, je vais vous présenter parce que je pense qu'il y a quelque chose ici avec lequel nous pouvons travailler. Et vous seriez surpris. Il y a tellement de gens qui ont expérimenté certains domaines appliqués comme la biologie, l'écologie, la géologie, tous ces ODE qui vous donnent vraiment une expérience pertinente et pertinente du travail avec des données réelles, des données désordonnées, et beaucoup de scientifiques des données et de personnes en apprentissage automatique adorent cette expérience. Ne vous vendez pas à court terme. Vous pouvez certainement trouver un poste. Et ce résumé, s'il est utilisé partout où vous postulez, est vraiment un excellent moyen mettre votre premier pied dans la porte et de dire : C'est pourquoi je suis génial pour cela. C'est le contexte de mon expérience. Passons donc à l'expérience professionnelle maintenant et voyons comment nous pouvons la réformer. Quelques expériences pour une profession de rendez-vous. 7. Section de l'expérience professionnelle: Dans cette section, pour votre expérience professionnelle, vous définissez les emplois que vous aidez qui sont pertinents pour ce poste. Habituellement, cela devrait être votre dernier travail, alors tout ce qui est pertinent avant cela. Et ici, ce que j'aime faire c'est avoir un peu de détails. Alors, quelle est la position où vous avez combien de temps entre quand et quand ? Incluez un mois et une année. Ainsi, les gens peuvent déduire combien de temps vous y étiez et ensuite aussi l'entreprise. C'est ce que je veux dire. Et puis, en dessous, j' ai mis des points de balle. Et il y a une très bonne formule pour faire en sorte que ces points de balle se démarquent vraiment des recruteurs. La façon dont cela fonctionne est que vous commencez par un mot d'action comme produire ou développé, ou vraiment mené. Des choses qui sont des mots d'action puissants qui sont comme, oh, vous êtes quelqu'un qui fait des choses. Soyez vraiment, soyez créatif là-bas et essayez de les mélanger aussi. Ne soyez pas comme produit, c'est produit qui a développé cela, développé cela. Essayez d'être un peu créatif avec ça. Vous utilisez donc un mot de passe différent pour chaque point, puis vous voulez y aller, les mots d'action sont développés. A développé un logiciel open source x. Ensuite, pour résoudre, pourquoi est-ce que la chose x a résolu y ? Et ensuite, vous voulez dire atteindre ce logiciel open source développé x pour répondre aux besoins des parties prenantes et atteindre ce que c'est. Et ici, la réalisation, comme pour moi, est vraiment difficile. Je viens du milieu universitaire. Il peut donc être vraiment, vraiment difficile de traduire votre expérience en quelque chose de tangible, en quelque chose où vous êtes comme, oui, j'y parviens. Mais si vous pouvez essayer de mettre un numéro, c'est vraiment bien. Si vous économisez de l'argent, c'est fantastique. Si vous en vendez plus, c'est génial. Mais comme depuis que je suis originaire du milieu universitaire, il y a beaucoup de publications mesurables. Donc, si je travaillais dans un certain postdoc ou quelque chose comme ça, je peux vraiment entrer dans les détails. Pour ce faire, j'ai analysé les données . Cela a donné lieu à cinq publications. C'est fantastique. C'est donc vraiment le mettre en contexte, quel point vous étiez productif, ce que vous avez réalisé et ce que vous avez fait, pour quelle raison. Ici, vous pouvez utiliser quelques astuces. Ces astuces sur malhonnêtes, ces astuces sont légitimes, mais vous devez traduire votre expérience en quelque chose que les fruits et les techniques et personnels comprendront. Gardez le jargon au minimum. Mais traduisez votre expérience dans un cadre d'analyse de données. Si vous travaillez avec Excel, c'est fantastique. Avez-vous fait l'une des formules selon lesquelles elles ont des équations, cependant, elles sont froides et votre version. C'est bien, c'est déjà une expérience dans le traitement des données. Avez-vous fait des querelles de données là où vous avez reçu des données par e-mail ou sur un flux ou n'importe où. C'est génial parce que vous effectuiez essentiellement le pipeline de données et le nettoyage des données. Si vous extrayez les données des bases de données et que vous les avez modifiées dans différents formats, aidez à charger les données dans un logiciel. Ceci est communément appelé ETL, Extract Load, Extract Transform load. Et vraiment, ce sont des termes que vous devriez essayer d'entrer dans votre description si vous les avez faites ici. Maintenant, cela peut être un peu difficile parce que vous ne savez pas vraiment ce que ces gens attendent. Mais si vous avez de l'expérience en analyse effectuant des analyses et des logiciels spécialisés ou un Excel, c'est fantastique, n'est-ce pas ? Que vous n'ayez même pas forcément à écrire le nom du logiciel parce que personne ne vient. Non. Mais vous pouvez dire dans un logiciel spécialisé, analyser les données pour y parvenir dans le logiciel x et y parvenir. Et ensuite. De plus, si vous avez fait des visualisations, c'est fantastique. visualisations sont des communications avec les parties prenantes. Vous pouvez également parler, tout d'abord, de la visualisation de vos données, car il s'agit d'une excellente compétence. Vous pouvez également parler communication avec les parties prenantes, car il s' agit d'une compétence importante que les spécialistes des données qui sortent de camps d'entraînement assez jeunes n'ont pas, ils n'ont pas cette expérience de communication de résultats difficiles, données difficiles à des parties prenantes venant de toutes sortes de domaines différents. Ils peuvent donc aussi être techniques. Il peut s'agir d'une suite C. Si, si vous pouvez traduire votre expérience dans un emploi, dans ce libellé que les recruteurs comprennent, cela changera tout. Parce que tout à coup, votre travail de biologiste est un travail de science des données parce que vous l'avez déjà fait. Si vous avez travaillé avec votre logiciel spécialisé pour analyser les données, alors de cette façon. Mais aussi si vous deviez obtenir les données de votre microscope dans un format bizarre et les changer en CSV. Vous pouvez le charger dans XL ou façon dont vous avez effectué votre analyse de données. C'est déjà très précieux. Même si dans ce travail, vous n'avez pas utilisé Python et Pandas et NumPy et que vous n'avez appris cela que votre temps libre avec vos produits. ne signifie pas que ce travail est totalement hors de propos, car il vous apprend toujours comment gérer ces données de la vie réelle désordonnée. De nombreuses façons vous ont enseigné la communication avec les parties prenantes concernées, comme votre laboratoire, avec des professeurs ou avec vos gestionnaires. Ceci, cette expérience n'est pas pour beaucoup de façons, il faut quand même la traduire. Et comme je l'ai dit, gardez le jargon au minimum. Si vous avez réalisé certaines cultures de laboratoire, je ne pense pas qu'il soit pertinent de mettre en place quel type de culture, mais il est pertinent de mettre l'analyse que vous avez faite avec elles. N'entrez donc pas trop dans les détails, car la plupart des personnes qui ne sont pas sur le terrain seront à la caisse. C'est mieux car si vous avez un emploi vraiment pertinent je suis en biologie , alors incluez bien sûr cela. Si cela se trouve dans un poste de science des données en biologie et en biologie, expérimentez une histoire différente. Mais si vous occupez une position générale en science des données, gardez un peu plus de détails plus légers et traduisez davantage votre expérience en quelque chose que ces recruteurs et les techniciens du côté science des données Comprendre. Ensuite, nous examinerons l'éducation, qui est assez similaire. Mais nous devons encore traduire cela aussi. 8. Section éducative: Parlons de la section «  Éducation ». Le problème avec l'éducation, c'est que c'est très individuel. Donc, même si vous pensez que les gens savent ce que vous avez appris dans une certaine mesure parce que vous y consacrez une grande partie de votre vie. C'est donc une seconde nature pour vous de savoir ce qu'il y a dans ce degré. Et vous pensez que tout le monde sait, surtout si vous êtes d' une université prestigieuse, vous pensez que cela est implicite à propos de votre null. Mais cela aide vraiment à dire aux gens ce que vous avez appris là-bas. Donc, ce que j'aime faire, surtout si l'éducation est ma dernière expérience, dites aux gens ce que vous avez appris. J'ai donc fait mon doctorat comme la dernière chose lorsque j'ai dû rédiger un CV pour ce poste. J'ai donc dit que j'ai fait cette analyse. J'applique ce type de logiciels et j'ai utilisé des paquets Python. Et j'ai eu ce nombre de publications dans ce chapitre de livre. Et j'ai été vraiment productif. C'était donc vraiment aider les gens à voir le genre d' impact que j'ai eu. Surtout avec les doctorants. Les gens n'ont généralement aucune idée ce que vous faites réellement un doctorat. Et le fait est également qu'il est très variable sur différents pays. Chaque pays a des conditions préalables différentes pour obtenir un doctorat. Si vous êtes aux États-Unis. C'est tellement différent de l'Allemagne, c'est tellement différent du Royaume-Uni, qui est encore une fois tellement différent du Danemark où j'ai fait mon doctorat. Dis vraiment aux gens ce que tu as fait. Avez-vous acquis de l' expérience dans l'enseignement ? Super. Si, surtout si c'est pertinent pour ce travail, si vous avez fait des présentations, voici le truc. Beaucoup de gens, lorsqu'ils embauchent des juniors, juniors, ne savent pas que vous avez une vaste expérience de présentation. Et surtout si vous êtes doctorant qui présentait du travail lors d' ateliers et de conférences. C'est vraiment précieux parce que les gens qui empruntent le chemin le plus normal, le chemin est bien foulé. Vous n'avez pas vraiment l'occasion présenter autant que vous n'êtes pas vraiment dans un travail où vous devez vérifier le type d' expérience que vous êtes la moitié. Et il y a des vidéos fantastiques sur la façon de traduire. Eh bien, comment traduire votre expérience, surtout dans le domaine de l'éducation, en quelque chose que les gens du secteur comprendront. Parce que, comme je l'ai dit, la plupart des gens n'ont aucune idée de ce qu'un master, en particulier un master de recherche, un doctorat et queue aident les gens à mettre des balles, utiliser le même type de méthode que celle que j'ai décrite. la section de l'expérience professionnelle. Voici un mot d'action, chose x, qui utilise pourquoi. La réalisation de cette formule est vraiment, vraiment bonne. Vous pouvez également mettre quelques cours, mais les titres des cours doivent être descriptifs. Et encore une fois, gardez-le du côté clair avec du jargon. Vraiment, si vous avez fait des présentations, c'est fantastique. L'expérience de l'enseignement est vraiment géniale car cela signifie que vous pouvez communiquer et que vous n'êtes pas seulement des scientifiques nobles dans la tour d'ivoire. Alors réfléchissez vraiment à la façon dont vous pouvez faire comprendre aux autres ce qu'elle a fait, même s'ils ont une bonne idée. Essayez d'augmenter d'un cran et rendre facile pour les recrutés de voir ça et de dire : Wow, je n'avais aucune idée, c'est vraiment, vraiment bien. Et c'est individuel au genre de travail que nous avons. Si vous avez effectué une analyse au cours de vos recherches, si vous avez également collecté vos données, c'est génial. Et la plupart des gens qui n'ont aucune idée de ce que vous faites, comme le cliché, c'est que vous êtes une personne qui se contente de lire, de lire, de lire, puis d' écrire sur quelque chose. C'est ça. C'est l'impression que les gens ont de l'université. Donc, oui, il est évident que je suis assis dans des conférences. Mais plus vous êtes élevé à l'université, plus cette hypothèse est erronée. Oui, je sais que je me répète ici, mais aidez les gens à comprendre ce que vous avez fait. Et utilisez cette formule avec le mot action pour obtenir des points puces que les gens comprennent. Et encore une fois, c'est le meilleur si vous n'ajoutez que de l'expérience pertinente. Mais si vous n'avez pas beaucoup d'expérience, surtout si l'éducation est la dernière chose que vous avez faite. Il est juste de développer votre doctorat, votre baccalauréat, votre maîtrise. Ainsi, les gens peuvent vous voir quel genre d' expérience vous gagnez que si vous travaillez sur le terrain, toutes ces choses intéressantes. Il s'agit donc de la section Application. Celui-ci va devenir plus petit. Habituellement, plus vous occupez une position de l'industrie, plus vous occupez de postes dans l'industrie, les gens ont tendance à réduire leur section de formation. Je pense que dans mon dernier CV avec lequel j'ai postulé, j'ai mis mon baccalauréat et mon master en un seul point, disant essentiellement que j'ai ces éléments, alors pas si pertinents ici. Regardez mon expérience professionnelle et oui. Tout est un peu fluide. En fonction de votre expérience, jouez vraiment avec elle, peu importe ce qui est logique, et envoyez-le à quelqu'un qui ne sait pas ce que vous avez fait dans votre doctorat, qui est probablement presque tous ceux que vous connaissez, comme un membre de la famille, un ami à l'extérieur et voyez s'il peut mieux comprendre ce que vous avez fait dans votre doctorat. S'ils ont des questions, le recruteur aura également des questions. Prenez-les comme commentaires et expliquez mieux ce que vous avez fait et obtenez vraiment une belle boucle de feedback. Et de cette façon et améliorez-le afin que les gens puissent comprendre comment, comment vous ressentez les relations à ce professionnel des données ici. Dans notre prochaine section, nous allons jeter un coup d'œil aux produits qui seront extrêmement précieux et légèrement différents des conseils habituels que vous verrez sur plus de conseils habituels postes d' entreprise. . Mais c'est extrêmement important. Alors, ne sautez pas le prochain. Nous allons jeter un coup d'œil aux projets. 9. Section de l'expérience du projet: Cette section porte sur les projets. C'est l'une de mes parties préférées d'un CV. J'ai probablement embauché le plus sur celui-ci. C'était la décision la plus importante car beaucoup de gens, comme un diplôme, peuvent signifier beaucoup de choses. La position peut signifier beaucoup de choses. Mais si vous avez un projet, vous avez quelque chose de très tangible, quelque chose que les gens peuvent voir, souvent fournir un lien et comprendre vraiment ce que vous avez déjà fait. Qu'est-ce que vous avez de l'expérience, peut-être la qualité de votre code également ? J'aime donc regarder mon passé, ce que j'ai fait, qu' il s'agisse de projets de recherche, hackathons ou de contributions à l'open source. Et fouillez ce que vous avez déjà fait. Même s'il s'agit d'un autre travail et qu'il était ouvert. Il s'agit d'une expérience de projet. Donc, si les gens peuvent le voir quelque part ou si vous pouvez parler et que ce n'est pas sous la NDA, c' est génial car il s' agit d'une expérience tangible donne un contexte à vos connaissances et à ce que vous avez fait. J'aime souvent jeter un coup d'œil à certaines expériences de codage, à certaines expériences logicielles, qu' il s'agisse de cette contribution à un projet open source ou d'un petit projet que vous avez réalisé vous-même. Cela peut même parfois finir un projet pour le cours, mais je ne le recommanderais pas toujours. J'ai en fait une vidéo YouTube sur ce projet que je recommande de ne pas faire. Alors, jetez un coup d'œil à ça. Mais essentiellement, si c'est quelque chose d'original, vous avez trouvé des données vraiment intéressantes, voire des données provenant de vous-même. Vous analysez ces données, vous faites comme une belle visualisation. Ou vous vous êtes présenté quelque part. Peut-être que c'est même pendant un hackathon, alors cela devrait certainement être dans le cadre de votre expérience de projet. J'y mets généralement le nom du projet, mets l'année où cela s'est produit, puis j'écris une petite phrase sur ce que c'est et comment cela se rapporte au fait d'être un professionnel des données. Et c'est vraiment, pour moi, la partie la plus intéressante d'un CV. Ce n'est pas toujours une méthode standard. Beaucoup de gens se sont également penchés sur le statut. Alors, avez-vous travaillé chez Google ? C'est probablement vraiment, vraiment impressionnant. Mais savoir comment vous travaillez, fournissez des liens vers votre GitHub ou peut-être vers votre Kaggle. où vous en avez un, quelque chose où vous avez réalisé quelque chose où vous avez publié quelque chose qui est vraiment, vraiment précieux. Pour beaucoup de gens, il peut être difficile de trouver des projets. Beaucoup de gens m' qu'ils n'avaient pas fait de projets. Souvent, ce n'est pas vrai. La plupart des gens ont une expérience de projet. Maintenant, une question est de savoir si vous pouvez en parler. Si c'est pour le travail. Vérifiez s'il existe un accord de non-divulgation. Mais d'habitude, vous avez quelque chose que vous avez fait pour quelque chose. Les élèves ont donc souvent un projet de classe. Lorsque vous arrivez à un point où vous avez plus d'expérience dans le projet, ceux-ci tombent probablement en premier parce qu'ils sont trop simples. Mais oui, lorsque vous avez fait quelque chose, lorsque vous avez participé à des événements, il y a généralement une expérience de projet que vous pouvez mettre dans un joli petit paquet pour cela. Alors parcourez votre passé et soyez ouvert avec ce qui pourrait être considéré comme certains, certains produits qui en sont sortis qui existent maintenant et que vous pouvez montrer aux gens sont expliqués aux gens. Tout n'a pas de lien sur Internet, je le sais. Mais s'il s'agit d'une petite case à cocher sur laquelle vous avez travaillé, s'il s'agit d'un projet de grattage de données ou de tout ce genre de choses où vous venez de faire quelque chose pour vous amuser. Est-ce un projet d'automatisation comme vous étonnant à utiliser les raccourcis d'Apple ? Je sais que c'est un peu drôle, mais essentiellement si vous obtenez une sorte de données, c' est-à-dire des données de capteur sur votre iPhone et que vous avez des raccourcis vraiment sympas qui s' exécutent là-dessus et déclenchant automatiquement d'autres choses. Il peut s'agir d'un petit projet jusqu'à ce que vous ayez des projets plus importants que vous pouvez montrer aux gens. Mais ce type d' automatisation montre que vous pouvez créer des pipelines partir de sources de données réelles. Maintenant, c'est assez simple, je le sais. Mais surtout pour les postes juniors, nous n'avons pas à avoir ces projets énormes qui vaudraient des millions parce que vous n' avez plus besoin de postuler pour un poste junior. Parcourez votre expérience. Et quand je dis être créatif, je ne dis pas être créatif avec la vérité, mais je dis être créatif avec ce que vous comptez comme un projet parce que je suis sûr qu'il y a un projet que vous avez vous pouvez mettre votre CV et probablement plus encore. Alors, allez vraiment, jetez un coup d'œil. Y a-t-il du code et de la visualisation, même s'il s'agit d'un Excel, c'est correct pour le début. Et mettez-le là. Dans notre prochain cours, nous aurons une brève discussion sur les compétences qui sont vraiment importantes, que vous devrez peut-être encore apprendre un peu, surtout si vous venez de l' surtout si vous venez un d'entre eux. des sciences les plus appliquées, mais qui sont assez faciles à apprendre si vous avez déjà une bonne base. 10. [Session de travail] Créer des points de puce de CV à utiliser: Il peut être difficile d'être précis et de trouver des exemples spécifiques. Donc, dans cette petite conférence que je suis en train d'enregistrer après, mais je voulais l'ajouter pour le rendre vraiment utilisable pour vous. Je veux parler de la traduction mon ancien CV en quelque chose de nouveau, en utilisant ces mots d'action créé un petit livre électronique que vous pouvez récupérer dans la section des ressources, puis choisir mon mots d'action de l'ami. Et C est également lié à d'autres mots d'action et certaines façons de faire différemment ce type de CV et de reprendre le travail. Et ces listes comptent jusqu'à 200 mots et j'ai choisi mes listes préférées dans différentes sections. Je l'ai divisé en quatre sections. Donc, les responsabilités générales, votre expérience technique et de données, et bien sûr, leadership et la gestion et la communication avec les parties prenantes. Et voyons comment nous pouvons traduire certaines de ces compétences dans ce format de compétence d' action en utilisant pourquoi atteindre ZED dans nos responsabilités générales. Si nous ne voulons pas rendre notre CV trop technique ou trop axé sur différentes choses. Ici, nous pouvons parler de la façon dont nous avons élargi la documentation, par exemple pour mes compétences pédagogiques. J'ai donc élargi la documentation du matériel didactique. Cette culpabilité là où Jupiter accélère l' intégration de nouveaux enseignants. Maintenant, vous pouvez voir comment c'est très clair ce que j'ai fait. Bien sûr, il y a un peu de chevauchement avec la communication ici. Mais oui, voyez vraiment quoi, là où vous mettez tout et que vous n'avez pas ce n'est pas ce compte clé pour être honnête. Alors, qu'est-ce que j'ai fait d'autre pendant ma période de post-diplôme et de doctorat, j'ai organisé le club de journaux, par exemple le journal club. Ce que nous pouvons faire pendant des années pour diffuser les connaissances et faciliter la communication interdisciplinaire. On pourrait aussi dire dans tous les départements. Je vais penser que c'est un peu plus large, un peu plus comme parler de oh, oui, j'ai impliqué tous ces différents départements. Alors, bien sûr, qu' avez-vous réalisé ? Je ne sais donc pas, dans ce journal club, je pense que beaucoup de gens ont appris et mis en réseau. Et je le dirais en fait parce que c' est assez tangible. Pourquoi faites-vous un club de journal ? Eh bien, les gens apprennent et les gens peuvent réseauter. C'est ainsi que vous pouvez prendre certains d'entre eux sont des choses générales. Et quand nous voulons devenir technique aussi simple ici, vous pouvez faire un refactoring. Donc, si vous avez déjà travaillé avec du code, c'est un très bon exemple de la façon dont vous pouvez traduire cela. Vous pouvez donc dire refléter la phase de code existante à l'aide de pytest, comme huit exemples. Il s'agit donc de deux bibliothèques Python qui sont bonnes pour la qualité du code. L'un est destiné aux tests, l' autre est pour peluche. Donc, s'assurer que tout est beau et qu'il soit dans un format qui fonctionne. Et qu'est-ce que vous réussissez bien ? Testez la couverture, espérons-le, et la qualité du code cohérente. C'est donc vraiment une bonne chose car cela montre que vous êtes pratique. Ensuite, vous pouvez également parler de la façon dont vous installez les choses. Si vous l'avez fait. Ainsi, les mises à jour installées, les plug-ins pour Excel à l'aide du gestionnaire de paquets Homebrew, par exemple, si vous utilisez cela ou quoi que ce soit que vous utilisez dans votre entreprise. Et qu'avez-vous réalisé ? Eh bien, ce cas, je pense qu'avec X0, vous installez souvent ces plugins pour tirer une sorte de fonctionnalité. Il fonctionne donc plus vite, fonctionne mieux. Et j' utilise spécifiquement Excel ici aussi, car la plupart des gens oublient que beaucoup de travail avec les essieux est aussi un travail de données. voyez vraiment ce que vous avez fait : si vous travaillez avec des équations, des formules, si vous avez effectué un nettoyage de données, montre que vous avez fait du travail d'équipe en travaillant ensemble, et que vous avez compétences techniques liées au nettoyage des données et au querelle des données dans Excel. Mais ces connaissances sont transférables, n'est-ce pas ? Donc, c'est en quelque sorte dire aux gens ce que vous avez fait si vous venez rouler dans Excel utilisé. Personne ne sait vraiment ce que vous avez fait si vous écrivez une phrase comme celle-ci. Oh oui, j'ai installé des mises à jour et des plugins pour le faire en utilisant ça. Cela vous donne vraiment le même mot clé. Un autre mot clé si c'est nécessaire. Mais aussi ces mots-clés. Nettoyage des données. Vous pouvez également faire des querelles de données ici si c'est en adoptant une description, vraiment étendre ces points à puces est génial parce que sinon vous n' avez que ces deux mots ici. Je suis assez certain que j'en ai certains comme j' aurais pu vraiment m'étendre là-dessus et rendre ma recherche d'emploi beaucoup plus facile en réduisant peut-être certains emplois que j'ai ici. Oui, donnez aux gens une idée de ce que vous faites et ensuite de ce que nous pouvons faire. Jetons un coup d'œil à un certain leadership. Quelque chose de bon, c'est toujours avoir de l'embauche et de l'expérience. Engagez donc un nouveau personnel. Évaluer le CDS si ce n'est pas le cas. Et la vérification croisée de l'expérience du projet, ce que j'ai fait lors de mon dernier inconvénient, entraîné deux nouveaux mois de juin votre plus haut. Cela montre donc que vous avez de l'expérience en leadership, que vous avez de l'expérience en matière d'embauche et que vous êtes davantage du côté SR du spectre. D'autres façons. Vous avez supervisé quelqu'un qui a formé n'importe qui, c'est génial ici. Si vous le cultivez. L'expérience pour les gens si cultivés comme un codage, se réunir. C'était vraiment sympa que nous avons eu chez Harriet ici. À l'ELP. J'ai cultivé un Meetup Python pour partager, partager des problèmes communs. Travaillez quotidiennement avec Python et les packages associés. Ensemble, nous résolvons plusieurs problèmes, résolvant plusieurs points de collage et problèmes. Ce qui est vraiment sympa si vous êtes le genre de personne qui rassemble les gens. Je veux dire, c'est remplaçable. Si vous n'avez pas cette expérience Python dans un travail, peut-être que vous avez cette expérience Python à l'extérieur. Vous avez assisté à une rencontre de données IP. Ou si vous en avez, certains sont internes comme le déjeuner et apprennent quelque chose comme ça. C'est vraiment génial si vous avez ce genre d'expérience. Oui, je vais aller dans ce que tu as fait dans ton travail et je vais vraiment m'occuper de certaines choses. J'espère qu'il s'agit d' une sorte d'étendue et de compétences différentes que vous voyez. Elles sont donc plus techniques, elles sont plus générales, et elles se situent davantage dans le domaine du leadership. Et oui, n'oubliez pas que X est une donnée de base, expérience de données, mais vous pouvez les traduire pour faire comprendre aux gens que vous avez déjà une certaine expérience en matière de données. Et oui, si vous travaillez sur le terrain, vous savez d'où proviennent les données. Par exemple, formalisez le pipeline d'acquisition de données. Sur le terrain. faut tirer deux équipes. Besoins de traitement des données. Atteindre une meilleure qualité globale des données. Lorsque vous êtes à n'importe quel bout de ce spectre de traitement de données, examinez-le si vous pouvez trouver certains de ces éléments. Si vous êtes sur le terrain, si vous travaillez avec des personnes pour normaliser la façon dont les données sont déclarées, vous pouvez en faire un CV de données et vous donner un coup de pouce. Rendez-vous plus intéressant de nous recruter plutôt que de simplement dire, oh oui, j'ai fait du travail sur le terrain parce que personne ne sait vraiment ce que signifie mot de terrain. Faites comprendre aux gens ce que vous faites. J'espère que ces exemples vous aideront. Je mets certains de ces exemples dans ce livre électronique. Alors, vérifiez-le définitivement. C'est gratuit, c'est dans la section Ressources. Et oui, j'espère que c'est aussi appliqué que vous en avez besoin. Alors, passez à la leçon suivante. 11. Remplir l'écart de compétence: Parlons de certaines compétences pour les professions de données qui sont très importantes. Ceux-ci peuvent être habiles que vous n'avez pas encore, que vous devez encore apprendre. En plus d'avoir expérimenté les données réelles. Vous pouvez, si vous le souhaitez, vous pouvez ignorer cette partie parce que chacun, eh bien, si vous lisez des descriptions de poste, est évidemment la vôtre, votre source de vérité. Ce n'est qu'une idée de certaines des compétences qui peuvent être vraiment, vraiment importantes que j'ai trouvées dans de nombreuses descriptions de poste. La première est Python, bibliothèques en Python utilisées dans la science des données et l'analyse des données. Il s'agit donc de pandas, de numpy, et souvent de Matplotlib ou de Seaborne, et d'une expérience d'apprentissage automatique de base à l'aide de scikit-learning. Les avoir sur votre CV est très utile. Construire un petit projet qui met en valeur ces technologies peut être vraiment bon et c'est génial d'avoir sur votre CV. Vous pouvez également mentionner ces technologies sur votre CV. De cette façon, vous pouvez saisir ces mots-clés pour l'ATS et pour le recruteur. Construire un petit produit de bout est une bonne idée pour atteindre ces compétences. Et bien sûr, si vous postulez pour un travail plus lourd en développement logiciel, c'est génial d'avoir de l'expérience contribution aux logiciels open source car ceux-ci sont souvent testés et bien - documentés et les gens peuvent le trouver et jeter un coup d'œil à votre contribution. Ici. C'est vraiment génial si vous développez vos connaissances Python, soit par le biais d'un projet, soit par le biais d'une contribution. Cela dépend vraiment de l'accent mis sur le poste que vous recherchez ? Ensuite, certains emplois sont à la recherche de notre expérience. Je n'ai postulé pour aucun de ces dossiers. Mais s'il s'agit d' une exigence d'emploi dans de nombreux emplois que vous recherchez. Il s'agit évidemment d'une langue que vous devriez apprendre. Et surtout les emplois qui sont plus petits à bien des égards qui n'en ont pas besoin. Heavy TensorFlow ou PyTorch dans les grands systèmes d'apprentissage automatique sont tout aussi excellents. Le prochain qui est plus généralement vraiment important est SQL ou SQL, qui est le langage pour extraire les données des bases de données. Cela peut donc être un peu déroutant car il existe des cours avec des certificats d' Oracle et Microsoft et de nombreux autres endroits pour l'administration de bases de données. C'est un peu différent car il existe des systèmes qui stockent les bases de données. Et il y a souvent des sorcières comme Postgres, Postgres SQL ou MySQL et toutes ces technologies différentes. Et il y a le langage d'interrogation, SQL, qui consiste à en extraire des données. Celui-ci est assez universel et celui-ci pour l'administration, qui est plus à ce sujet est probablement plus du côté de quelqu'un qui est réellement l' administrateur de la base de données. Vous souhaitez apprendre la langue, la langue pour extraire les données des systèmes des entreprises. Si vous êtes un spécialiste des données qui postule à un poste classique en entreprise, c'est vraiment important car dans la plupart des entreprises, vous disposez d'une base de données SQL quelque part et récupérez ces données pour pouvoir les récupérer pour effectuer votre analyse sur ces données. Quel que soit le système que vous utilisez après cela, qu' il s'agisse de Python, que ce soit, vous devez obtenir les données d'une manière ou d'une autre. Connaître SQL est vraiment très important ici. Je ne sais pas si c' était une exigence dans mon travail en soi parce que j'étais plutôt du côté de l'apprentissage automatique. Quoi qu'il en soit, je l' ai sur mon CV car il montre que vous savez comment obtenir vos données d'un certain endroit. Et c'est tellement important. C'est une compétence que beaucoup de gens qui sortent des sciences n' ont généralement pas parce que nos données proviennent d'ailleurs, non d'une base de données. donc utile d'avoir un cours spécifique sur lequel les enseignants utilisent SQL est donc utile d'avoir un cours spécifique sur lequel les enseignants utilisent SQL et certainement quelque chose dans lequel vous devriez envisager d'investir. Personnellement, j'aime bien les cours gratuits sur le bétail pour vous aider à commencer. Ils le doivent, mais il y a aussi des cours ici sur Skillshare et vous pouvez également obtenir des certificats et une application. Mais comme je l'ai dit, il y a beaucoup de confusion qu'il s'agisse d'un cours SQL ou d'un cours d' administration de base de données. Soyez donc conscient avant de payer beaucoup d'argent pour ces certificats, car vous risquez de vous retrouver dans le mauvais cours. Ensuite, vous pouvez développer ce que vous trouvez dans différents postes, les professionnels des données grandissant. Il s'agit donc de la partie ingénierie des données, qui consiste en quelque sorte à construire des pipelines entre les données. Donc, si vous avez de l'expérience avec Hadoop, Spark, si vous avez de l'expérience avec un flux d'air plus sombre ou un flux d'air, genre de choses qui vous aident à rendre le calcul possible, ainsi que des pipelines de données possibles, c'est vraiment précieux là-bas. Ensuite, vous avez une position d'analyste de données où Excel Tableau, ces technologies sont très précieuses. Ensuite, vous avez des positions de science des données où vous allez souvent plus en profondeur sur les modèles marins et statistiques. Donc, les packages de test d'hypothèses que vous voulez pouvoir utiliser et tout le long des ingénieurs de machine learning qui doivent pouvoir utiliser aussi plus sombres souvent. Mais TensorFlow, PyTorch regardent vraiment quel type de position correspond le plus à ce que vous vouliez faire, puis apprenez ces compétences. Chaque partie de ces professions possède des compétences différentes. Et il ne commence que récemment à se séparer un peu. J'ai eu beaucoup de postes où les scientifiques des données et l'ingénieur en apprentissage automatique ont été utilisés comme le même mot essentiellement. Et ce n'est vraiment pas le cas, ce sont des professions différentes. Il y avait des objectifs différents, mais l'un est moins rémunéré que l'autre. Parfois, c'est décrit de la mauvaise façon juste pour obtenir quelqu'un pour moins cher. Soyez conscient de cela. Mais voyez essentiellement dans quel type de poste vous souhaitez travailler poste vous souhaitez travailler, puis acquérir ces compétences. Et bien sûr, cette liste n'est pas complète, mais elle vous donne une idée de ce que vous pourriez rechercher et numériser réellement ces descriptions de poste afin d'acquérir les compétences dont vous avez besoin pour obtenir ce poste. . Parce que je suis conscient que nous ne possédons pas toutes les compétences nécessaires et les professionnels des données. Mais c'est la prochaine étape après avoir traduit votre expérience. Et surtout si vous postulez pour un poste junior, vous n'avez pas nécessairement besoin de tous ces emplois. Vous avez peut-être déjà de la chance avec votre expérience et ils peuvent dire : « Vous ne connaissez pas SQL, c'est bon. Nous allons accepter cela, vous mettre en cause. Parce que SQL est vraiment facile à apprendre franchement, surtout si vous connaissez déjà la programmation. C'est très, très facile à comprendre. Mais c'est une compétence que beaucoup de gens ont demandé. Vous possédez déjà cette compétence parce que vous avez déjà suivi un cours pour cela. J'ai peut-être travaillé pendant une semaine , j'ai eu un projet avec elle. Alors, vous êtes déjà un pas en avant. Et ensuite, vous avez déjà, en plus, vos connaissances appliquées vraiment géniales avec des données réelles. C'est ainsi que vous développez vos compétences, obtenez ces compétences de grande valeur et ajoutez-les à votre CV sous forme de projets, expériences, de cours, de certificats. Et cette partie est un peu moins traduite et comble davantage les lacunes car bien sûr, il y a des lacunes. Vous n'avez pas fait ce travail auparavant. Mais la plupart de la science des données, vous pouvez apprendre gratuitement. Beaucoup de compétences sont également présentes sur Skillshare. Recherchez ces cours et voyez ce que les gens demandent dans ces descriptions de poste. Et essayez de perfectionner les compétences. Vous n'avez pas besoin de tout frapper. Mais si vous avez examiné dix offres d'emploi différentes et que vous voyez ce qui est égal dans toutes ces offres, alors vous savez que c'est l'une des compétences de grande valeur. Obtenez cette compétence. Et vous verrez que v va atterrir beaucoup plus haut sur cette pile. Et vous avez beaucoup plus de chances de trouver un emploi, surtout après l'avoir traduit, vos autres sections en quelque chose qu'un recruteur comprendra et le professionnel des données comprendre et vous faire entrer dans ce travail. C'est donc l'ensemble de notre réception. Gardez-le sous deux pages. Nous allons entrer directement dans la conclusion. 12. Conclu: C'est ainsi que la classe, nous avons parcouru toutes les sections d'un CV. Comment traduire votre expérience spécifique en quelque chose qui, espérons-le, obtiendra votre emploi. N'oubliez pas que trouver un emploi est vraiment difficile. C'est un travail acharné. Ne laissez personne d'autre vous le dire. J'ai un bon CV. Je suis désolé de le dire comme ça, mais je trouve mon CV assez impressionnant. Et la plupart des gens murent ça. Et j'ai quand même écrit des centaines de candidatures parce que parfois mon CV s'est écrasé et gravé dans l'ATS. Parfois, je n'ai pas trouvé les bons mots clés avec un recruteur. Écrire beaucoup d' applications est nul. Mais cela ne signifie pas que votre CV ou vos compétences sont mauvaises et que cela ne diminue pas votre valeur. En tant que personne. Probablement génial. Et soyez vraiment conscient que vous êtes bizarre. Cela pourrait donc vous prendre davantage sur une application parce que quelqu' un a pris un peu de pari sur vous. Mais si vous traduisez vos compétences, comme nous l'avons discuté dans ce cours, si vous comblez les lacunes avec les compétences dont nous avons discuté, je suis sûr que vous pouvez faire la transition de votre carrière de ce que vous faites maintenant dans un métier de data, dans la technologie, et trouvez une carrière incroyable qui est souvent vraiment inclusive, super intéressante, qui maintient votre apprentissage et vous maintient engagé tout au long du temps. J'espère donc que ce cours vous a aidé à traduire votre expérience en quelque chose que les professionnels des données comprennent. Et s'il vous plaît laisser un avis. Et si vous le souhaitez, d'autres personnes le trouvent, ajoutez votre projet. Je sais que ça peut être bizarre avec ton propre CV. C'est pourquoi nous avons au début, la section projet de classe a été suggérée pour ne pas partager toutes vos données personnelles sur Internet. Et avec cela, merci d' avoir suivi le cours. Pensez à consulter mes autres cours sur la science des données. Projets de science des données. Avec ça, retrouvez-moi sur les réseaux sociaux. J'écris beaucoup sur la science des données et l'apprentissage automatique. Et encore une fois, merci beaucoup d'être arrivés jusqu'au bout. Et bonne chance dans votre parcours d'apprentissage et bonne chance dans votre carrière.