Transcrições
1. Introdução: a transição de sua
carreira é assustador. Foi a coisa mais assustadora que
fiz nos últimos tempos. E honestamente, eu poderia ter
usado muitas orientações. É por isso que estou aqui. Meu nome é ontem.
Sou profissional de dados. Trabalho como cientista
para aprendizado de máquina, tenho experiência como engenheiro
de aprendizado de máquina. E eu ensino
ciência de dados no Skillshare. Eu ensinei ciência de dados em
empresas da Fortune 500, como a Shell, o governo do Reino Unido
e em universidades. Agora trabalho com
aprendizado de máquina e dados todos os dias. E essa transição
de petróleo e gás para algo com dados me
deixou muito feliz. Sei que muitas pessoas estão procurando emprego e tecnologia. E eu quero tornar isso possível aproveitando sua
experiência que você já tem como cientista aplicado ou como alguém que
trabalhou na academia. E traduza isso
em algo que vai conseguir seus empregos
em profissões de dados. Seja
engenharia de dados, análise de dados, ciência de
dados, análise de
negócios ou todos os outros trabalhos. Quero que você vá embora
desta aula e tenha um currículo ou currículo e
consiga um emprego com isso.
2. Projeto do curso: Bem-vindo à aula,
bem-vindo ao outro lado. Nesta aula, veremos
como podemos traduzir sua experiência
específica que está fora da ciência de dados, fora das profissões de dados. E realmente
colocar isso em algo que espero
conseguir um emprego em tecnologia. Para este projeto de classe. Achei um
pouco difícil porque estou ciente de que você está traduzindo sua
experiência pessoal em algo dado. E acho que isso pode ser um
pouco desconfortável de compartilhar. Um pouco demais para
compartilhar às vezes. Sim. Mas eu quero que você faça um projeto. Quero que você
termine este curso. E também, se você fizer um projeto, isso significa que isso é compartilhado com mais alunos e o
recomenda a outras pessoas. Se você fizer um projeto, essencialmente o que eu
quero que você faça é tomar um exemplo
de uma experiência que você tem e usar os métodos que eu
ensino nesta aula. O que passaremos por uma maneira
específica de escrever marcadores para o seu currículo e traduzido para profissionais de
dados. E pegue o que você tinha antes, como você meio que descreve
seu trabalho antes. E, em seguida, compartilhe
com a classe como você o descreve depois de
apenas um ponto de bala, coloque-o em uma pequena
imagem para que você possa
enviá-lo para a
seção Produtos da nossa classe aqui. Isso seria incrível. Então também outros podem se
inspirar no que você fez e como
traduziu sua experiência. Se você quiser feedback sobre
seus projetos de turma, você pode escrever isso
nos comentários, então outros alunos
podem dar uma olhada. Se eles encontrarem outra
maneira de traduzi-lo. Se você não quer feedback,
tudo bem. Mas sim, compartilhe seu projeto, compartilhe seu tipo de tradução, como você conseguiu algo
que você fez antes que não era específico de dados e traduzido em
algo que os profissionais de dados irão
compreendo absolutamente. Sem, vamos dar uma olhada como
é um bom CV.
3. O que torna um bom CV?: Uma das perguntas
que temos que responder aqui é: o que é um bom CV? E isso é um pouco
difícil de responder porque há três entidades que vamos
dar uma olhada no seu CV. O primeiro
será um sistema automatizado. A maioria das empresas os usa. É um sistema de
rastreamento ATS ou candidato. Este está verificando palavras-chave e elas
são muito irritantes, mas elas usaram em todos os lugares. E é muito importante para
você, eles combinarão com isso. Existem sites
on-line que
usaram essencialmente esse sistema ATS que verificam como seu ou currículo é avaliado de
acordo com a ATS. E eu recomendo
que você os use. Depois de configurar seu currículo. Em seguida, ele vai recrutar. Alguém no RH está
dando uma olhada no seu currículo como dando uma olhada
se o ATS está indo bem, fez um bom trabalho e
vai avaliar você com base na descrição do trabalho
que você se candidatou. Então aqui está bom. Aperte as palavras-chave relevantes. E muitas vezes também correspondem palavras-chave que estão realmente
na descrição do trabalho. Então, se você estiver trabalhando com
o Microsoft Office Suite, então o Excel Word PowerPoint, e eles estão
pedindo o XL especificamente. Você não deve apenas usar o
MS Office lá dentro. Você também deve usar
excelente lá. E isso é apenas um exemplo. Existem tantos softwares diferentes que são muito específicos e os recrutadores nem sempre sabem que isso faz parte desse processo de software. O que a Microsoft, é fácil. Mas e quanto ao Python? Estamos dizendo que podemos trabalhar com
a pilha Python psi pi. Essa é uma palavra
que você pode saber, como nem todos os cientistas de
dados sabem o que é
suposto fazer. Mas muitas pessoas
vão dizer Sim, mas isso engloba
NumPy Pandas e muitas vezes scikit-learn
e, claro, eu pi. Mas se eles estão
pedindo especificamente experiência em pandas, então você deve escrever
que você terá experiência de
pandas em seu CV. O recrutador também
procurará sua experiência. Obviamente que os números
correspondem e tudo mais. Aqui, é importante que você
corresponda aos padrões locais. Por exemplo, quando eu
ainda estava me candidatando a
empregos na Alemanha, a
Alemanha precisa que você tenha isso mudando, mas muitas vezes ainda precisa que você tenha uma
foto em seu currículo. Se você se inscrever em países de língua
inglesa,
como nos EUA ou no Reino Unido, isso realmente
o colocará na pilha de descarte imediatamente. Nos EUA, especificamente, se você anexar uma
foto sua, muitas vezes
você pousará
na pilha de descontos simplesmente porque isso
evitará que acompanhará dessa forma, você pode evitar uma discriminação
processo se eles seguiram em frente com sua inscrição. É um pouco tolo, mas
veja seus padrões locais. Então, se eu estou dando
alguns conselhos e seu padrão local é
algo diferente, então definitivamente tome o padrão
local porque você tem que passar pelos
recrutadores primeiro. E então, muitas vezes vai
para uma pessoa técnica, alguém na empresa que
realmente faz o trabalho, geralmente um
pouco mais sênior. Dar uma olhada no seu currículo e verificar se seu currículo faz sentido. Se é um bom ajuste tecnicamente, se suas posições formais
e se suas habilidades que ele lista fazem sentido na posição que
eles realmente precisam. Então, essencialmente, o que
você está fazendo é escrever um currículo para três pessoas, o que é incrivelmente difícil. É também por isso que você tem que se candidatar a tantos
empregos hoje e isso é uma droga, mas faremos o nosso melhor
para resolver isso. Então, um bom CV está atingindo
esses três pontos. Faz sentido para uma pessoa
técnica. Faz sentido
recrutar que está
olhando principalmente para palavras-chave e
para as formalidades. E às vezes prestígio,
todas essas coisas. E ele passa pelo sistema de rastreamento de
candidatos. E nossa próxima aula, vamos dar uma
olhada em como você pode fazer um
bom savy e modelos.
4. Onde encontrar modelos de currículo: Agora que sabemos para quem
estamos escrevendo o currículo, podemos escolher nossa
formatação de forma adequada que seja melhor aprovada em um sistema de rastreamento de
candidatos. Ainda parece bom para
o recrutador e
pode conter todas as informações
necessárias para o técnico. Então, eu tenho algumas
recomendações aqui. Pegue algo que seja
bastante simples, na verdade. Recentemente, houve tendência de ter
esses currículos realmente bonitos visualmente atraentes que têm habilidades e
pequenas caixas de botões, ou até mesmo pequenas escalas de
pontos ao lado de, ao lado de você as habilidades e coloque
tudo em duas colunas, às vezes até mesmo em um layout de três
colunas. E eu recomendo fortemente
contra esses. Eu recomendo que você pegue
uma única coluna. Belo currículo, geralmente escrito apenas no Google Docs ou Word
ou algo parecido. E realmente se atenha ao simples. Portanto, mesmo os
sistemas de rastreamento de candidatos que não são tão
bons podem aprovar seu currículo da melhor maneira possível. Porque então você envia esse
PDF para eles e tem duas colunas, então elas ficam próximas uma da outra. Ele não sabe que
a coluna está lá, então ele continua lendo e
metaliza tudo o
que você tem lá dentro. E então você adiciona um chute à pilha
de descarte, apesar de ter todas as habilidades e toda a experiência que
são perfeitas para esse trabalho. Portanto, opte por um único layout. E vamos dar uma olhada
em onde podemos obter modelos porque você não precisa
escrever tudo do zero. Você pode usar a ajuda. Então, o primeiro está aqui. Isso é o Google Docs. Você pode simplesmente usar um
desses modelos. Mude algumas das
cores para que você goste, mude a fonte para que você goste. Não seja muito artístico, não seja muito chique. Mantenha-o profissional,
mas eles são bons. São excelentes. Eu tenho meu currículo de um
desses modelos. Então,
o segundo será, agora o Canva oferece
muita flexibilidade, o que é uma de suas desvantagens. É mais para pessoas artísticas. Mas você pode encontrar alguns
bons modelos de
currículo, modelos de currículo
aqui que são bonitos, que geralmente são um pouco mais fáceis de usar para
muitas pessoas. E você pode obter um currículo muito
bom com isso. Então escolha um desses e depois traduza
sua experiência. Talvez você tenha
no LinkedIn algo que seja apropriado
para um profissional de dados. E é isso que
vamos abordar agora. Agora que conhecemos
os formatos, precisamos pensar em como
traduzir sua experiência em algo que um
profissional de dados e os recrutadores da área
possam realmente entender.
5. Estruturando seus dados: Vamos falar sobre a
estrutura do nosso CD. Este é um
pouco interessante porque varia localmente. Então, se você tem
informações que são de profissionais locais
para onde você está,
como se são os EUA ou a
Índia ou em algum lugar
aqui na Europa. Existem pequenas
diferenças em ter um CV, então definitivamente esteja ciente disso. E então podemos ir em frente. A informação local
geralmente é melhor do que
o que eu tenho aqui. Vou falar
sobre ideias gerais. Então, quando alguém tem alguma informação local
que é mais importante, como eu disse na Alemanha, muitas vezes você tem que
anexar
uma fotografia, que
não é absolutamente bom nos EUA. E uma estrutura aqui geralmente é que você tem resumo executivo
no início. Agora isso é um
pouco controverso. Já ouvi muitas pessoas
que não fazem isso, e muitas empresas
que não gostam disso, os recrutadores
amam ou os odeiam. Mas como um resumo executivo é um ótimo lugar para você dizer, isso é quem eu sou e é por isso que minha experiência é
relevante para isso, especialmente se você é
alguém que está mudando carreiras em um profissão de dados. Este é um ótimo lugar
para dar um pouco de
contexto para o seu CV. Agora, é claro, sua carta de apresentação pode dar muito mais contextos, mas muitas vezes a
carta de apresentação é ignorada. E as pessoas
olham para o seu currículo primeiro, então elas têm uma ideia de quais são
suas habilidades e depois
vão para a carta de apresentação. Então, dando um
pouco de contexto, muitas vezes é uma boa ideia. Mas, mais uma vez,
ouça suas informações
locais e locais
porque é isso que conta onde você está. Eles não fazem resumos
executivos e não adicionam um porque isso provavelmente o
colocará no arquivo de
descarte, descarte a pilha. Quando o recruta realmente
dá uma olhada nisso. Então você tem sua experiência profissional
e sua educação. E aqui depende de
qual você fez por último. Então, se você já é um
profissional experiente com muitos empregos sob seu cinto ou
alguns empregos sob seu cinto, isso deve vir primeiro
e depois educação, se você estiver
acabado de sair da universidade, educação geralmente vem em primeiro lugar. O pedido muda
dependendo de quanto e que tipo
de experiência você tem. Dentro desses. Você quer ordená-lo
cronologicamente, mas descendo o 1
mais novo primeiro, como o que você está
fazendo agora ou o que acabou de terminar tem que ser todo o
caminho no topo, e então você adiciona o que for abaixo. Mas aqui está a coisa. Nem toda a sua experiência é
relevante para essa posição. Especialmente se você pensar
sobre isso está se
transformando em uma profissão proficiente em dados. Nem todos os trabalhos e todos os
graus que você
possuir serão relevantes
para um trabalho de dados. Você pode fazê-los
soar assim. Definitivamente, você pode
mudá-los nisso. E isso é algo em que entramos Definitivamente porque essa é
uma das correções mais fáceis. Vejo muitos currículos. Mas esteja ciente que às vezes você não
precisa adicionar todos os seus empregos, especialmente se seus
estágios ou se os shows secundários menores. Você não precisa adicionar todos eles. A parte mais importante é, e onde quer que eu estivesse
nos EUA, no Reino Unido, na Alemanha, nunca
vi um currículo em duas páginas, a menos que você seja uma academia
onde elas ficam muito longas. Mas geralmente deixe seu currículo
mesmo que você seja um
profissional experiente, como um sênior, o que quer que
você tenha feito, geralmente você quer reduzi-lo para duas páginas e
deixar apenas as
informações mais relevantes lá. Eles sempre podem acessar seu perfil do LinkedIn mais tarde
e examiná-lo. Faça mais perguntas, especialmente se eles estiverem fazendo perguntas enquanto você
tiver lacunas lá. É como, Oh, eu
tinha um emprego lá, mas não achei que isso fosse tão relevante
para essa posição. Isso está completamente bem. Mas venda-se com
as coisas mais relevantes. Eu mesmo faço isso como se eu não
adicionasse todos os trabalhos que tenho. Se eu tiver diplomas
que não são relevantes, talvez eu
os tenha mencionado, mas não gosto de anúncios, mas não
foram esses graus. É só a linha. E também na próxima seção
que é realmente importante, a experiência do produto só
adiciona as coisas
mais interessantes e relevantes lá. Portanto, esta é realmente uma seção inteira que também
entrará, mas sua experiência com o produto
é extremamente valiosa. Isso pode ser partes diferentes. Então, se você fez meus outros cursos aqui onde
criamos produtos, você pode incluir
outros cursos como no Coursera, que
possuem certificados. Você pode adicioná-los. E, claro,
contribuições de código aberto também. Vamos mais detalhadamente
o que você pode fazer em cada seção, em uma palestra separada
para todos eles.
6. Sumário executivo: Começando com o resumo
executivo. resumo executivo é
realmente algumas frases sobre o que você
quer fazer e como sua experiência que você tem
de graus de posições
vai influenciar seu bem, sua adequação para este trabalho. Realmente o que você quer fazer
é escrever algumas frases. Como tudo o que você fez se relaciona com a
descrição do drop que você leu. Aqui, é muito
importante que você esteja relacionado
à descrição do trabalho e ao trabalho para o qual você
está se candidatando. E deve ser bastante curto. Como o conselho que ouvi é
mantê-lo sob três linhas. Realmente tenha isso skimmable,
como um parágrafo curto e crocante onde você escreve, estou me candidatando a este trabalho. Você não escreve que estou me
candidatando a este trabalho, mas estou
procurando isso na ciência de dados
porque gostei de fazer isso. E esta é a minha
experiência que é super relevante para ela
como geocientista, que é minha formação
até a parte de trás. Eu sempre estava
formulando isso de uma forma que minha experiência com dados
do mundo real está
influenciando como
sou um ótimo cientista de dados ou um ótimo engenheiro de
aprendizado de máquina. Conhecer a inversão da física é ótimo para uma posição de
aprendizado de máquina. Realmente ajude recrutadores e técnicos a
obter contexto
para a posição, porque nem sempre sabem em que lugar você, especialmente se for sua
primeira posição ou onde você está mudando para se
sua profissão de dados, você realmente quer ajudar
as pessoas a entender como sua experiência realmente
se relaciona com esse trabalho. Você pode ser o estranho, mas você pode tornar mais fácil
para um recrutador dizer:
Ok, eu vou
apresentá-lo porque
acho que há algo
aqui com o qual podemos trabalhar. E você ficaria surpreso. Há tantas pessoas que
experimentaram em alguns
dos campos aplicados, como
biologia, ecologia, geologia, todos aqueles ODEs que realmente, realmente lhe dão experiência relevante e
relevante com o trabalho com dados do mundo real,
com dados confusos, e muitos cientistas de dados
e
pessoas de aprendizado de máquina adoram essa experiência. Portanto, não se venda a pouco. Você definitivamente pode
encontrar uma posição. E este resumo executivo, se for usado onde quer que você esteja
se candidatando, é realmente uma ótima maneira colocar seu primeiro pé
na porta e dizer: É por isso que sou ótimo para isso. Este é o contexto
da minha experiência. Então, vamos continuar com
a experiência profissional agora e dar uma olhada em como
podemos reformá-la. Algumas experiências
para uma profissão de encontro.
7. Seção de experiência profissional: Nesta seção para sua experiência
profissional, você coloca os trabalhos que ajuda que são relevantes
para esse trabalho. Normalmente, esse deve
ser seu último trabalho, então o que for
relevante antes disso. E aqui, o que eu gosto de fazer é ter um pouco não
terá todos os detalhes. Então, que posição onde você
quanto tempo de quando até quando? Inclua um mês e um ano. Assim, as pessoas podem deduzir
quanto tempo você esteve lá e, em seguida,
também a empresa. Esse é o meu título. E então, sob isso, coloquei pontos de bala. E há uma fórmula muito
boa para fazer esses marcadores realmente
se destacarem para os recrutadores. Então, a maneira como isso funciona é que você começa com
uma palavra de ação como produzir ou desenvolvida,
ou realmente liderada. Coisas que são poderosas palavras de
ação que são como, oh, você é alguém
que está fazendo coisas. Realmente seja, seja criativo lá e tente
misturá-los também. Não seja como produzido, é produzido que desenvolveu
isso, desenvolveu aquilo. Tente ser um
pouco criativo com isso. Então você usa uma senha diferente
para cada ponto de bala
e, em seguida, você quer ir, palavras de
ação são
desenvolvidas uma coisa. Desenvolveu
software de código aberto x. Então, para resolver, por que a
coisa x para resolver y? E então você
quer dizer
que alcançar esse software de
código aberto desenvolvido x para resolver as necessidades
das partes interessadas e
alcançar o que quer que seja. E aqui, a conquista, como para mim, é muito difícil. Eu venho da academia. Então, pode ser muito, muito difícil traduzir sua experiência em
algo tangível, em algo em
que você é como, Sim, eu consigo essa coisa. Mas se você pode tentar colocar
um número, é muito bom. Alcançar se você economizou
dinheiro, isso é fantástico. Se você vendeu mais, isso é ótimo. Mas também como desde que
vim da academia, algo mensurável é
que muitas publicações. Então, se eu, se eu trabalhasse em um determinado pós-doc
ou algo assim, eu posso realmente
entrar em detalhes com. Analisei os dados
disso para fazer isso. E isso resultou em
cinco publicações. Isso é fantástico. Então, isso é realmente
colocá-lo em contexto, quão produtivo você foi,
o que você alcançou e o que você fez,
por qual motivo. Aqui, você pode usar
alguns truques. Esses truques são legítimos, esses truques são legítimos,
mas você tem que traduzir sua experiência
em algo que tanto frutas quanto técnicas,
pessoais entenderão. Mantenha o jargão ao mínimo. Mas traduza sua experiência em uma estrutura de análise de dados. Se você trabalha com o Excel,
isso é fantástico. Você fez alguma das fórmulas
que elas têm equações, no entanto, elas estão frias
e sua versão. Isso é bom, isso já é experiência em processamento de dados. Você fez qualquer discussão
de dados em que recebeu
dados por e-mail ou em
algum fluxo ou em qualquer lugar. Isso é ótimo porque você estava essencialmente fazendo
pipelining de dados e limpeza de dados. Se você extrair os dados dos
bancos de dados e depois
alterá-los para formatos diferentes, ajude a carregar dados no software. Isso é comumente
chamado de ETL, extração, carga de
transformação de extração. E realmente esses são
termos que você deve
tentar de alguma forma entrar em
sua descrição se você os fez aqui. Agora pode ser um
pouco difícil porque você realmente não
sabe o que
essas pessoas esperam. Mas se você tem alguma experiência em
análise fazendo qualquer análise e software
especializado ou um Excel, isso é fantástico, certo? Que você nem precisa
necessariamente
escrever o nome do software
porque ninguém vem. Não. Mas você pode dizer em software
especializado, analisar dados para conseguir isso no software x e conseguir isso. E então. Além disso, se você fez alguma
visualização, isso é fantástico. As visualizações são comunicação
das partes interessadas. Você também pode falar
sobre, em primeiro lugar,
sua visualização de dados
porque essa é uma ótima habilidade. Você também pode falar sobre a comunicação
das partes interessadas
porque essa é uma habilidade importante que especialmente os cientistas de dados
que saem de campos de treinamento que são
bastante júnior, não têm, eles não têm essa experiência de comunicar resultados
difíceis, dados
difíceis para as
partes interessadas que vêm de todos os tipos de áreas
diferentes. Então, esses também podem ser
técnicos. Podem ser C-suite. Se, se você puder traduzir sua
experiência em um trabalho, para isso, essa redação que os recrutadores
entenderão que mudará tudo. Porque, de repente, seu trabalho
trabalhando como biólogo é um trabalho de ciência de dados porque, essencialmente,
você já fez isso. Se você trabalhou com seu software especializado
para analisar os dados, então dessa maneira. Mas também se você, bem, se você tivesse que obter
seus dados de microscópio em um formato estranho e
mudar isso em CSVs. Você pode carregá-lo no XL ou no entanto, você fez
sua análise de dados. Isso já é realmente valioso. Mesmo que nesse trabalho você não
usasse Python e Pandas e NumPy e só aprendeu isso em seu tempo livre com
seus produtos. Isso não significa
que esse trabalho seja totalmente irrelevante porque ainda lhe ensinou como lidar com esses dados bagunçados da vida real. E muitas maneiras ensinaram você a comunicação com as partes interessadas
relevantes, como seu laboratório tinha, ou com professores ou
com seus gerentes. Isso, essa experiência não é
para muitas maneiras, você ainda precisa traduzi-la. E como eu disse, mantenha o jargão ao mínimo. Se você fez certas culturas de laboratório, não
acho que seja relevante colocar que
tipo de culturas, mas é relevante
colocar a análise que
você fez com elas. Portanto, não entre em muitos detalhes
porque isso fará que a maioria das pessoas checkout
que não estão em campo. Isso é melhor para
se você tiver um trabalho realmente relevante Eu sou em biologia
, então, é claro, inclua isso. Se isso estiver entrando em uma posição de ciência de
dados em biologia e biologia,
experimente uma história diferente. Mas se você estiver entrando como uma posição geral de ciência de dados, mantendo-se um
pouco mais leve
nesses detalhes profundos e
traduza sua experiência mais em algo que
esses recrutadores e pessoas técnicas no lado
da ciência de dados
da coisa Entenda. Em seguida, vamos
dar uma olhada na educação, que é bastante semelhante. Mas ainda assim temos que
traduzir isso também.
8. Seção Educacional: Vamos falar sobre a seção de
educação. A coisa com a educação é
que ela é altamente individual. Então, mesmo se você acha que as pessoas
sabem o que você aprendeu em certo grau porque você passa um grande pedaço
de sua vida nisso. Então, é uma segunda natureza para você saber o que há neste grau. E você acha que todos sabem, especialmente se você é de
alguma universidade de prestígio, você acha que está implícito
sobre o seu nulo. Mas isso realmente ajuda dizer
às pessoas o que
você aprendeu lá. Então, o que eu gosto de fazer, especialmente se a educação
é minha última experiência, diga às pessoas o que você aprendeu. Então eu fiz meu PhD como a última coisa quando
tive que escrever um CV
para essa posição. Então eu fiquei tipo,
fiz essa análise. Eu aplico esses tipos de softwares e montei pacotes Python. E eu tinha esse número de publicações
deste capítulo de um livro. E eu fui realmente produtivo. Então, foi realmente ajudar as pessoas a
ver o tipo de
impacto que eu tive. Especialmente com doutorados. As pessoas geralmente não têm ideia que você realmente está
fazendo um PhD. E a coisa também
é, é muito variável em diferentes países. Cada país tem pré-requisitos
diferentes para você obter um doutorado.
Se você estiver nos EUA. É assim, tão
diferente da Alemanha, é tão diferente do Reino Unido, que é novamente tão
diferente da Dinamarca, onde fiz meu doutorado. Realmente diga às pessoas o que você fez. Você teve
experiência de ensino? Ótimo. Coloque isso se, especialmente se
for relevante para esse trabalho, se você fez apresentações,
aqui está a coisa. Muitas pessoas, quando contratam pessoas
júnior e júnior, não
sabem que você tem uma vasta experiência de
apresentação. E especialmente se
você é um PhD que estava apresentando trabalho em
workshops e conferências. Isso é realmente
valioso porque as pessoas que seguem a rota mais normal, o, o caminho bem trilhado. Você realmente não tem a chance apresentar tanto
até que você esteja realmente em um trabalho onde você tem que
verificar que tipo de
experiência você é metade. E há
vídeos fantásticos sobre como traduzir. Bem, como traduzir
sua experiência, especialmente na educação, em algo que as pessoas da
indústria entenderão. Porque, como eu disse, maioria das pessoas não tem
ideia do que um mestrado, especialmente
mestres de pesquisa e um doutorado e cauda ajudam as pessoas a
colocar pontos de bala, usar o mesmo tipo de método que descrevi a seção de
experiência profissional. Aqui está uma palavra de ação, coisa x, usando o porquê. Alcançar essa fórmula
é muito, muito bom. Você também pode colocar
alguns cursos, mas os títulos dos cursos
devem ser descritivos. E novamente, mantenha-o no lado da
luz com o jargão. Realmente, se você fez
apresentações, isso é fantástico. A experiência de ensino é realmente ótima porque isso significa que você
pode se comunicar e você não é apenas alguns
cientistas elevados na torre de marfim. Então realmente pense em como você pode fazer os outros
entenderem o que ela fez, mesmo que eles tenham uma boa ideia. Tente aumentar um nível e tornar muito fácil para
recrutados ver isso e dizer:
Uau, eu não tinha ideia, isso é muito, muito bom. E isso é individual para
o tipo de trabalho que temos. Se você fez uma análise
durante sua pesquisa, se sua coleta de dados
também, isso é ótimo. E a maioria das pessoas que
não tem ideia que você faz, como o clichê é que você
é uma pessoa apenas lendo, lendo, lendo e depois
escrevendo sobre algo. É isso. Essa é a impressão que
as pessoas têm da universidade. Então, sim, sentado em
palestras obviamente. Mas quanto mais alto
você fica na universidade, mais errada é essa
suposição. Sim, sei que estou me
repetindo aqui, mas ajude as pessoas a
entender o que você fez. E use essa fórmula
com a palavra ação para obter pontos de bala
que as pessoas entendem. E, novamente, é o melhor se você adicionar apenas experiência
relevante. Mas se você não tem
tanta experiência, especialmente se a educação é
a última coisa que você fez. É justo expandir
seu PhD, solteiros, mestres. Assim, as pessoas podem ver
que tipo de experiência você ganha que,
se você fez trabalho de campo, todas essas coisas interessantes. Então essa é a seção de
aplicativos. Este ficará menor. Normalmente, quanto mais tempo você estiver
em uma posição no setor, mais posições você
teve no setor, as pessoas tendem a reduzir
sua seção de educação. Acho que no meu último CV com o
qual me inscrevi, eu realmente coloquei meu bacharelado e meu mestrado em
um ponto de bala, essencialmente apenas
dizendo que eu tenho esses, então não é tão relevante aqui. Olhe para minha
experiência profissional e sim. É tudo um pouco fluido. Dependendo da sua experiência, realmente brinque com ela, o que faz sentido,
e envie para alguém que não sabe
o que você fez em seu PhD, que provavelmente é quase
todo mundo que você conhece, como um membro da família, um amigo lá fora
e veja se eles conseguem entender melhor o que
você fez em seu PhD. Se tiverem dúvidas, o recrutador também terá
dúvidas. Então, pegue isso como feedback e
explique melhor o que você fez e realmente obtenha um bom loop
de feedback. Dessa forma e melhore para que as pessoas
possam entender como, como você experimenta se relaciona para este
profissional de dados aqui. Em nossa próxima seção, vamos dar uma olhada em
produtos que serão extremamente valiosos e um pouco diferentes
dos conselhos habituais
que você vê em mais cargos
corporativos
. Mas é extremamente importante. Portanto, não pule o próximo. Vamos dar uma olhada nos projetos.
9. Seção de experiência do projeto: Esta seção é sobre projetos. Esta é uma das minhas partes
favoritas de um CV. Provavelmente
contratei mais neste. Essa foi a maior decisão
porque muitas pessoas, como um diploma, podem
significar muitas coisas. A posição pode significar
muitas coisas. Mas se você tem um projeto, você tem algo
muito tangível, algo que as pessoas podem ver, muitas vezes fornecem um link e realmente entendem o que
você já fez. Com o que você tem
experiência, talvez como é a
qualidade do seu código também? Então eu gosto de fazer é
olhar para o meu passado, o que eu fiz, sejam
projetos de pesquisa ou hackathons ou contribuições
para código aberto. E descubra o que
você já fez. Mesmo que esteja em outro
trabalho e estivesse aberto. Esta é a experiência do projeto. Então, se as pessoas
puderem vê-lo em algum lugar ou se você pode falar sobre
isso e não está sob NDA, isso é ótimo porque isso
é uma experiência tangível e dá contexto para o seu
conhecimento e o que você fez. Muitas vezes eu gosto de dar uma olhada em
algumas, alguma experiência com codificação, alguma experiência de software,
seja essa contribuição para um projeto de código aberto ou um pequeno projeto que
você mesmo fez. Às vezes, isso pode até estar finalizando o projeto
para o curso, mas nem
sempre recomendo isso. Na verdade, tenho um vídeo
do YouTube sobre isso de projetos que eu
recomendo não fazer. Então dê uma olhada nisso. Mas, essencialmente, se for
algo original, você encontrou alguns dados que
são realmente interessantes, ou até mesmo alguns dados de você mesmo. Você analisa esses dados, faz como uma
boa visualização. Ou você apresentou em algum lugar. Talvez seja mesmo
durante um hackathon, então isso definitivamente deve estar sob a experiência
do seu projeto. Lá eu costumo colocar
o nome do projeto, coloco o ano em que aconteceu, e depois escrevo uma pequena
frase sobre o que é
isso e como isso se relaciona a ser um profissional de
dados. E isso é realmente, para mim, esta é a parte mais
interessante de um CV. Nem sempre é padrão. Muitas pessoas também
analisaram o status. Então você trabalhou no Google? Isso provavelmente é
realmente, muito impressionante. Mas saber como você trabalha, fornecendo links para o seu GitHub
ou talvez para o seu Kaggle. Onde você tem um, algo em que você conseguiu algo
em que publicou algo que é
realmente, realmente valioso. Para muitas pessoas pode ser
difícil encontrar projetos. Ouvi de muitas pessoas que elas não fizeram projetos. Muitas vezes isso não é verdade. A maioria das pessoas tem algum tipo
de experiência em projeto. Agora, uma pergunta é se
você pode falar sobre isso. Se for para o trabalho. Verifique se há como um contrato de
confidencialidade. Mas geralmente você tem alguma coisa que você
fez por alguma coisa. Então, os alunos costumam
ter um projeto de aula. Quando você chega a um ponto em que você tem
mais experiência em projetos, eles provavelmente caem primeiro
porque são muito simples. Mas sim, quando você
fez alguma coisa, quando você
participou de eventos, geralmente
há algum tipo
de experiência de projeto que você pode colocar em um
pequeno pacote legal para isso. Então, passe pelo seu
passado e esteja aberto com o que pode contar como
alguns, alguns produtos que
saíram dele que já existem e que você pode mostrar às pessoas
são explicados às pessoas. Nem tudo tem um link
na Internet, estou ciente. Mas se é uma pequena
caixa de seleção em que você trabalhou, se é um projeto de
raspagem de dados ou qualquer um desses tipos de coisas em que você
acabou de fazer algo por diversão. Isso é um projeto de automação como você incrível ao
usar os atalhos da Apple. Eu sei que isso é um
pouco engraçado, mas essencialmente se você
receber algum tipo de dados, que são dados do sensor no seu iPhone e você tem alguns atalhos
realmente legais que estão sendo executados nisso e
acionando automaticamente outras coisas. Este pode ser um projeto pequeno até que você tenha maiores
que você possa mostrar às pessoas. Mas esse tipo de
automação mostra que você pode criar pipelines a partir da fonte de dados do mundo real. Agora, isso é bastante
simples, estou ciente. Mas especialmente para cargos
júnior, não
precisamos ter esses projetos enormes
que valem milhões, porque então você não precisa mais se candidatar a um cargo
júnior. Percorra sua experiência. E quando eu digo ser criativo, eu não estou dizendo ser
criativo com a verdade, mas estou dizendo ser
criativo com o que você conta como um
projeto porque tenho certeza que há um projeto
que você tem você pode colocar em seu
currículo e provavelmente mais. Então, realmente passe,
dê uma olhada. Existe algum código e
a visualização, mesmo
que seja um Excel, tudo bem para o início. E coloque isso lá. Em nossa próxima aula, teremos uma breve discussão sobre habilidades que são
realmente importantes, que você ainda
precisa aprender um pouco, especialmente se você estiver vindo de um das ciências mais
aplicadas, mas que são bastante fáceis de aprender se você já tiver
uma boa base.
10. [Sessão] e de o que o de o artesanato com balas de retorno de trabalho: Pode ser difícil ser específico e encontrar exemplos
específicos. Então, nesta pequena palestra que estou
gravando depois, mas eu queria adicionar isso para
torná-lo realmente utilizável para você. Quero falar sobre traduzir meu antigo Cv em algo novo, usando essas palavras de ação
realmente criaram um pequeno pequeno e-book que você pode pegar na seção de
recursos e, em
seguida, escolher meu
palavras de ação de amigos. E C também se vincula a
mais palavras de ação e algumas maneiras fazer esse tipo de currículo
e retomar o trabalho. E essas listas têm até 200 palavras e escolhi
minhas favoritas em
diferentes seções. Basicamente dividi isso
em quatro seções. Portanto,
responsabilidades gerais, então, sua
experiência técnica e de dados e, claro, liderança e gestão e comunicação
das partes interessadas. E vamos ver como podemos traduzir algumas dessas
habilidades para esse formato de habilidade de ação
usando o porquê alcançar zed em nossas
responsabilidades gerais. Se não quisermos tornar nosso currículo muito técnico ou muito focado
em coisas diferentes. Aqui podemos falar sobre como
expandimos a documentação, por exemplo, para minhas habilidades de
ensino. Então, expandi a documentação
do material didático. Essa culpa
ali mesmo onde com Júpiter para acelerar a
integração de novos professores. Então agora você pode ver como isso
é muito claro o que eu fiz. Claro, há uma pequena sobreposição
com a comunicação aqui. Mas sim, realmente veja o que, onde você coloca tudo
e você não tem , não é essa conta chave
para ser bem honesto. Então, o que mais fiz durante meu tempo como
pós-graduado e como doutorado, organizei o clube de periódicos, por
exemplo, o clube de periódicos. O que podemos passar por anos
para disseminar conhecimento e facilitar
interdisciplinar. Você também pode dizer
em todo o departamento. Eu vou pensar que isso é um
pouco mais amplo, um pouco mais como
falar sobre oh, sim, eu envolvi todos esses
departamentos diferentes. Então, é claro, o que você
conseguiu? Então eu não sei, neste clube de periódicos, acho que muitas pessoas
aprenderam e trabalharam em rede. E eu colocaria isso na verdade porque isso
é bastante tangível. Por que você faz um clube de jornais? Bem, as pessoas aprendem e
as pessoas podem se conectar. Então é assim que você pode tomar algumas delas são coisas gerais. E quando queremos ser técnicos como simples
aqui, você pode fazer uma refatoração. Então, se você já trabalhou
com código antes, esse é um bom exemplo de
como você pode traduzir isso. Então você pode dizer que a fase de código
existente refletida usando
pytest, como oito exemplos. Portanto, essas são duas bibliotecas
Python que são boas para a qualidade do código. Um é para testes, o
outro é para linting. Portanto, garantir que tudo
pareça bom e esteja em um formato que funcione. E o que você consegue bem? Cobertura de teste, espero
e qualidade de código consistente. Então este é muito bom porque isso mostra
que você é prático. Então você também pode falar
sobre como você instala as coisas. Se você fez isso. Então instalou atualizações,
plug-ins para Excel usando o gerenciador de
pacotes Homebrew, por exemplo, se você usar isso ou o
que estiver usando em sua empresa. E o que você conseguiu? Bem, neste caso,
acho que com o X0, muitas vezes você instala
esses plugins para obter algum tipo de
funcionalidade dele. Então, ele corre mais rápido, corre melhor. E também estou
usando o Excel aqui, porque a maioria das pessoas
esquece que muito trabalho com eixo também
é trabalho de dados. Realmente veja o que você
fez isso se você trabalhou com algumas equações, fórmulas, se você fez
alguma limpeza de dados, mostra que você fez algum trabalho em equipe
entrar no trabalho em conjunto e que você tem
habilidades técnicas relacionadas à limpeza de
dados e à
disputa de dados no Excel. Mas esse conhecimento é
transferível, certo? Então isso é meio que dizer às pessoas o que você fez se você acabou montar o Excel usado. Ninguém sabe realmente o que você fez se escrever uma
frase como esta. Ah, sim, instalei atualizações e plugins para fazer isso usando isso. Isso realmente lhe dá
a mesma palavra-chave. Outra palavra-chave, se
isso for necessário. Mas também essas palavras-chave. Limpeza de dados. Você também pode fazer
discussões de dados aqui, se isso estiver
adotando a descrição, realmente expandir
esses marcadores é ótimo porque, caso contrário, você só tem essas duas palavras aqui. Tenho certeza de que
tenho alguns
desses como eu poderia
ter realmente expandido sobre eles e facilitado minha
busca de emprego,
talvez reduzindo alguns
dos empregos que tenho aqui. Sim, dê às pessoas uma
ideia do que você está fazendo e, em seguida, o que podemos fazer. Vamos dar uma
olhada em alguma liderança. Algo bom é sempre
ter contratação e experiência. Então contrate novos funcionários. Avaliando o CDS
se você não o fez. E cruzando a experiência
do projeto, que é algo que eu fiz
na minha última desvantagem, resultando em dois novos junho seu mais alto. Então, isso mostra que você tem experiência em
liderança, que você tem experiência em contratação e que você está mais no lado
SR do espectro. Outras formas. Você supervisionou qualquer pessoa
treinada, isso é ótimo aqui. Se você cultivá-lo. A experiência para pessoas tão cultivadas como
uma codificação, se reúnem. Isso foi algo muito
bom que tínhamos na Harriet aqui. No ELP. Cultivou um Python Meetup para compartilhar, compartilhar problemas comuns. Trabalho diário com Python
e pacotes associados. Juntos resolvemos
vários problemas, resolvendo, hum, vários pontos de
aderência e problemas. O que é muito bom
se você é o tipo de pessoa que reúne
as pessoas. Quero dizer, isso é substituível. Se você não tem essa experiência em
Python em um trabalho, talvez você tenha essa
experiência em Python lá fora. Você participou de um encontro de dados de PI. Ou se você tiver algum, alguns internos gostam de almoçar e
aprendem algo assim. Eles são realmente ótimos se você tiver esse tipo
de experiência. Sim, eu vou entrar no
que você fez no seu trabalho e realmente
descubra algumas das coisas. Espero que isso seja algum
tipo de amplitude e
habilidades diferentes que você vê. Portanto, esses são mais técnicos, são mais gerais, e eles estão mais
na área de liderança. E sim, não se esqueça de
que X são alguns dados básicos, experiência de
dados, mas
você pode traduzi-los para
fazer com que as pessoas entendam que você já tem alguma experiência de
dados. E sim, se você, se você trabalhou no campo, então você sabe de onde
são os dados. Então, por exemplo, formalize o pipeline de aquisição de dados. No campo. Puxando as necessidades de duas equipes. necessidades de processamento de dados. Alcançando maior qualidade
geral dos dados. Quando você estiver em qualquer extremidade
desse espectro de processamento de dados, olhe para ele se
encontrar algumas dessas coisas. Se você estiver em campo, se você estiver trabalhando com pessoas para padronizar como
os dados são relatados, você pode transformar isso em um CV de dados e dar a
si mesmo uma vantagem. Fique mais
interessante para nos
recrutar em
vez de apenas dizer, oh sim, eu fiz algum trabalho de campo porque ninguém realmente sabe
o que significa palavra de campo. Faça as pessoas entenderem
o que você faz. Espero que esses exemplos ajudem. Estou colocando alguns desses
exemplos nesse e-book. Então, definitivamente, confira. É gratuito, está na seção de
recursos. E sim, espero que isso seja
tão aplicado quanto você precisa. Então, na próxima lição.
11. Preenchendo o intervalo da Skill: Vamos falar sobre algumas habilidades para profissões de
dados que
são muito importantes. Eles podem ser hábeis
que você ainda não tem, que você ainda precisa aprender. Além de ter experiência
com dados do mundo real. Você pode, se quiser, você pode pular essa parte
porque cada um, bem, se você estiver lendo descrições de
trabalho, essas são obviamente
suas, sua fonte de verdade. Essa é apenas uma ideia de algumas das habilidades
que podem ser
muito importantes que
encontrei em muitas descrições de
cargos. A primeira delas é Python, bibliotecas em Python que são usadas em ciência de dados
e análise de dados. Portanto, isso é pandas, numpy e muitas vezes
Matplotlib ou seaborne, e alguma experiência básica de
aprendizado de máquina usando scikit-learning. Ter aqueles em seu
currículo é muito valioso. Construir um pequeno projeto
que mostra essas tecnologias pode ser muito bom e é ótimo
ter em seu currículo. Você também pode mencionar essas
tecnologias em seu currículo. E dessa forma você pode acessar essas palavras-chave para o ATS
e para o recrutador. Construir um pequeno produto de
ponta é uma boa ideia para
atingir essas habilidades. E, claro, se você está candidatando a um trabalho mais pesado de
desenvolvimento de software, é ótimo ter experiência contribuindo para o software de
código aberto, porque eles são muitas vezes testados e bem- documentado e
as pessoas podem encontrá-lo e dar uma
olhada na sua
contribuição. Aqui. É realmente ótimo se você, se você expandir seu conhecimento em
Python, seja por meio de um projeto
ou através de uma contribuição. Depende realmente do
que é o
foco na posição que
você está procurando? Então alguns empregos estão
procurando nossa experiência. Eu não me
candidatei a nenhum desses. Mas se isso for um requisito de trabalho em muitos
empregos que você está buscando. Este é obviamente um idioma
que você deve aprender. E
especialmente os trabalhos que são menores de muitas
maneiras que não precisam disso. Heavy TensorFlow ou o PyTorch em
sistemas de machine learning maiores são ótimos. Então, o próximo que
geralmente é muito importante é SQL ou SQL, que é linguagem para obter
dados de bancos de dados. Portanto, isso pode ser um pouco confuso porque
existem cursos com certificados da
Oracle e da Microsoft
e muitos outros locais
para administração de banco de dados. Isso é um pouco
diferente porque existem
os sistemas que
armazenam bancos de dados. E há bruxas
muitas vezes como Postgres, postgres SQL ou MySQL e todas essas
tecnologias diferentes. E há a linguagem de
consulta, SQL, que é obter
dados deles. Este é bastante universal e este para
a administração, o que é mais sobre
isso provavelmente está mais do lado de
alguém que realmente é o administrador do banco de dados. Você quer aprender o idioma, o idioma para tirar dados
dos sistemas nas empresas. Se você é um
cientista de dados que está candidatando a um trabalho
corporativo clássico, isso é realmente importante
porque na maioria das empresas, você tem um
banco de dados SQL em algum lugar e recupera esses dados para poder para fazer sua análise
sobre esses dados. Seja qual for o sistema que
você usar depois disso, seja Python,
seja ele, você tem que obter
os dados de alguma forma. Conhecer o SQL é
muito, muito importante aqui. Não tenho certeza se
era um requisito em meus trabalhos por si só porque eu estava mais do lado do aprendizado
de máquina. Mas, independentemente disso, eu o
tenho no meu currículo porque ele mostra que você sabe como obter seus
dados de um determinado local. E é tão importante. Essa é uma habilidade que muitas
das pessoas que saem
das ciências geralmente não têm porque nossos dados
estão vindo de outro lugar, não de um banco de dados. Portanto, ter um curso específico
que os professores usam o SQL é valioso e
definitivamente
algo no qual você deve
considerar investir. Eu pessoalmente gosto
dos cursos gratuitos sobre gado para você começar. Eles precisam, mas também
há cursos aqui no Skillshare e você também pode
obter certificados e aplicativos. Mas, como eu disse,
há muita
confusão se é um curso
SQL ou um curso de
administração de banco de dados. Portanto, esteja ciente antes de
pagar muito dinheiro por esses certificados, porque você pode acabar
no curso errado. Então você pode basicamente expandir o que você encontra em
diferentes posições, os profissionais de dados crescendo. Então essa é a parte de
engenharia de dados, que é tipo de construção de
pipelines entre dados. Então, se você tem
experiência com Hadoop, Spark, se você tem experiência
com fluxo de ar ou mais escuro, esses tipos de coisas que
ajudam você a tornar a computação possível e também os pipelines de dados possíveis
realmente valioso lá. Em seguida, você tem uma
posição de analista de dados em que o Excel Tableau, essas tecnologias
são bastante valiosas. Então você tem posições de
ciência de dados onde muitas vezes você se
aprofunda mais , do que também modelos
marítimos e de estatísticas. Então, pacotes de testes de hipóteses que você deseja ser capaz usar e
até os
engenheiros de aprendizado de máquina que
precisam ser capazes usar também mais escuros muitas vezes. Mas o TensorFlow,
PyTorch realmente tem uma olhada em que tipo de posição mais se alinha com
o que você queria fazer
e, em seguida, aprenda essas habilidades. Cada parte dessas profissões
tem diferentes conjuntos de habilidades. E só recentemente está começando a se
separar um pouco. Eu tive muitas posições em
que cientistas de dados e engenheiro
de aprendizado de máquina eram usados como a mesma
palavra essencialmente. E realmente não é, essas são profissões diferentes. Houve objetivos diferentes, mas um é pago
menos do que o outro. Às vezes, é descrito da maneira errada apenas para
conseguir alguém mais barato. Esteja ciente disso. Mas, essencialmente, veja
em que tipo de posição você quer trabalhar posição você quer trabalhar e depois adquira
essas habilidades. E, claro, esta
lista não está completa, mas dá uma
ideia do que você pode procurar
e realmente escanear essas descrições de trabalho para que você
possa aprender as habilidades
necessárias para conseguir esse emprego . Porque estou ciente de que não temos todas as habilidades necessárias
e o profissional de dados. Mas esse é o próximo passo depois de traduzir
sua experiência. E especialmente se você estiver se
candidatando a um cargo júnior, você não
precisa necessariamente de todos esses empregos. Você já pode ter sorte com sua experiência
e eles podem dizer: Você não conhece SQL, tudo bem. Vamos aceitar isso, colocá-lo em uma causa para isso. Porque o SQL é muito
fácil de aprender francamente, especialmente se você já
conhece programação. É muito, muito
fácil de entender. Mas é uma habilidade que
muitas pessoas pediram. Então você já tem essa habilidade porque
já fez um curso para isso. Talvez tenha trabalhado uma semana
com ele, tenha um projeto com ele. Então você já está um passo acima. E então você já
tem, além disso, você tem seu conhecimento aplicado realmente
incrível com dados do mundo real. É assim que você aprimora, obtém essas
habilidades de alto valor e as adiciona em seu currículo em forma de projetos, experiência, cursos,
certificados. E essa parte é um pouco menos
traduzida e mais preenchendo as lacunas porque,
claro, há lacunas. Você não fez
esse trabalho antes. Mas a maior parte da ciência de dados, você pode aprender gratuitamente. Muitas das habilidades também estão
aqui no Skillshare. Procure esses cursos e veja o que as pessoas estão pedindo
nessas descrições de trabalho. E tente aumentar a habilidade. Você não precisa
bater em tudo. Mas se você olhou para dez
listas de emprego diferentes e vê o que é igual
em todas elas, então você sabe, essa é uma
das habilidades de alto valor. Obtenha essa habilidade. E você verá que v vai pousar
muito mais alto nessa pilha. E é muito mais
provável que você consiga um emprego, especialmente depois
de traduzi-lo, suas outras seções
em algo que um recrutador entenderá e o profissional de dados irá entender e colocar
você nesse trabalho. Então esse é todo o nosso recebimento. Mantenha-o em duas páginas. Vamos direto para
a conclusão.
12. Conclusão: É assim que a classe, passamos por todas
as seções em um CV. Como traduzir sua experiência
específica em algo que
espero conseguir seu emprego. Lembre-se, conseguir um
emprego é muito difícil. É um trabalho duro. Não deixe que mais ninguém lhe diga. Eu tenho um bom CV. Lamento dizer assim, mas acho meu CV
bastante impressionante. E a maioria das pessoas mural isso. E ainda escrevi centenas
de aplicativos porque às vezes meu currículo falhou
e queimou no ATS. Às vezes eu não acertei as palavras-chave certas
com um recrutador. Escrever muitos
aplicativos é uma droga. Mas isso não significa que seu currículo ou suas habilidades sejam ruins e isso não
diminua seu valor. Como pessoa. Provavelmente incrível. E realmente esteja ciente de que
você é estranho. Então, pode levar você
a um aplicativo mais porque alguém um pouco de uma aposta em você. Mas se você traduzir
suas habilidades, como discutimos
neste curso, se você preencher as lacunas com as
habilidades que discutimos, tenho
certeza de que você pode fazer a
transição de sua carreira do que estiver fazendo agora em uma profissão de dados, em tecnologia, e encontre uma carreira incrível que muitas vezes seja
realmente inclusiva, super interessante,
mantenha seu aprendizado e mantenha você engajado
durante algum tempo. Espero que essa aula tenha
ajudado você a traduzir sua experiência em algo que os
profissionais de dados entendem. E, por favor, deixe um comentário. E se você quiser isso, outras pessoas acham isso,
adicione seu projeto. Sei que isso pode ser
estranho com o seu próprio CV. É por isso que temos a seção de projeto de classe
no início foram algumas sugestões para não compartilhar todos os seus
dados pessoais na Internet. E com isso, obrigado
por fazer a aula. Pense em conferir minhas outras aulas sobre ciência de dados. Projetos de ciência de dados. Com isso, encontre-me
nas redes sociais. Escrevo muito sobre
ciência de dados e aprendizado de máquina. E novamente, muito obrigado por
chegar até o fim. E boa sorte em sua jornada de
aprendizado e boa sorte com sua carreira.
Jesper Dramsch, PhD, Scientist for Machine Learning
