Exemples de CV en science des données

Le guide de carrière Data Scientist de BrainStation peut vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative en science des données. Lisez la suite pour des exemples de CV en science des données pour vous aider à obtenir un emploi en tant que Data Scientist.

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Les Data Scientists sont très demandés et les employeurs veulent trouver des candidats qui ont les bonnes compétences.

Depuis 2012, les rôles de Data Scientist ont augmenté de 650 %, et cette augmentation ne montre aucun signe d'arrêt. Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit que la demande de compétences en science des données augmentera encore de 27,9 % d'ici 2026.

Un CV bien rédigé en science des données met en évidence les réalisations et les réalisations d'un candidat. Les CV professionnels montrent qu'un candidat a des compétences éprouvées et qu'il peut aider une entreprise à atteindre ses objectifs.

Que sont les CV en science des données ?

Les CV en science des données sont des documents qui fournissent un bref aperçu des qualifications et des expériences des scientifiques des données (ou des scientifiques en herbe). Votre CV est votre première impression auprès des responsables du recrutement, qui ne regarderont souvent les CV que pendant 30 secondes.

Pour les emplois débutants en science des données, il est particulièrement important de commencer par planifier et préparer avant de commencer à rédiger un CV en science des données. Cela vaut également pour les scientifiques principaux des données afin de s'assurer que vous incluez des exemples à jour qui mettent en évidence les projets récents.

Voici quelques étapes à suivre avant de commencer à rédiger votre CV et quelques exemples de CV pour vous aider à décrocher le poste de rêve en science des données.

Faites des recherches sur l'entreprise

Les CV doivent être adaptés au poste et à l'entreprise auxquels vous postulez. Parcourez le site Web et les médias sociaux de l'entreprise pour avoir une meilleure idée de son travail, de sa mission et de ses valeurs. Ensuite, réfléchissez à la manière dont vous pouvez ajouter de la valeur en tant que Data Scientist. N'oubliez pas d'examiner également attentivement la description de poste et de prendre note des compétences requises en science des données - vous voudrez les mettre en évidence sur votre CV de Data Scientist pour démontrer votre valeur et vos compétences au responsable du recrutement qui lit votre CV.

Rédigez votre argumentaire éclair

Communiquer avec concision pourquoi vous êtes la bonne personne pour un emploi est une science en soi. Un argumentaire éclair est un bref résumé qui décrit votre parcours, vos références et ce qui fait de vous un candidat unique. Lorsque vous avez votre argumentaire, assurez-vous de vous y référer lorsque vous rédigez votre CV de Data Scientist. Cela peut vous aider à hiérarchiser vos compétences et réalisations les plus importantes en science des données.

Trouvez un modèle clair et propre

Sélectionnez un modèle de CV que les employeurs et les responsables du recrutement peuvent facilement parcourir. Bien que vous puissiez être créatif, une conception de CV simple ou un modèle de CV a tendance à mieux fonctionner. Il est important que la conception ne détourne pas l'attention du contenu de votre CV. Incluez suffisamment d'espace blanc, des en-têtes appropriés et une mise en forme cohérente.

Présentez vos compétences et vos projets en science des données

Considérez les compétences et les projets en science des données les plus pertinents pour le poste auquel vous postulez. Concentrez-vous sur ces éléments dans votre CV. Sélectionnez des projets qui démontrent vos compétences en matière de données techniques, ainsi que la façon dont vous avez aidé à résoudre un problème. Créez une liste avec les compétences, les outils et les langages de programmation spécifiques utilisés pour chaque projet.

Une fois votre planification terminée, vous pouvez passer à la rédaction de votre CV de data scientist. Lorsque vous commencez à écrire, il y a quelques bonnes pratiques à garder à l'esprit.

    Soyez concis: Les CV en science des données doivent faire environ deux pages. Les employeurs peuvent examiner des centaines de candidatures, n'incluez donc que vos compétences et expériences les plus pertinentes en science des données. Les formats de CV professionnels et les modèles de CV sont d'excellentes ressources pour vous aider à conserver vos informations importantes en dessous du nombre de pages.Utiliser des listes à puces: Les puces gardent votre CV organisé, facile à lire et attirent l'attention sur les termes et attributs clés.Utilisez des verbes d'action: Choisissez des verbes d'action simples et utiles qui mettent en valeur vos réalisations et expliquent vos contributions à une équipe ou à un projet. Voici des exemples de verbes d'action : construit, résolu, accéléré, réduit et lancé.Utilisez des chiffres et des mesures clésau lieu d'adjectifs génériques : évitez les adjectifs comme fort ou expérimenté. Ces mots manquent de spécificité et de substance. Utilisez plutôt des mesures concrètes et des exemples spécifiques pour présenter vos réalisations. Quantifiez vos réalisations afin que les employeurs puissent voir clairement la valeur que vous pouvez apporter à leur équipe.Rédigez des déclarations d'accomplissement spécifiques et puissantes: Ces déclarations décrivent ce que vous avez accompli dans votre carrière. Voici un aperçu général des déclarations de réalisations en science des données : verbe d'action + tâche + résultat. Par exemple, développé de nouveaux modèles de prévision qui ont augmenté l'efficacité de l'entreprise de 50 %.N'enterrez pas le lede: Mettez l'accent sur vos expériences les plus importantes et les plus pertinentes en haut de chaque section ou titre.Mettre en valeur les projets passés: incluez dans votre CV des projets de travail et de science des données pertinents qui mettent en valeur vos compétences et vous permettent de vous démarquer. Le travail de projet est particulièrement utile si vous n'avez pas beaucoup d'années d'expérience.Simplifier le jargon: WBien que vous deviez inclure des mots-clés techniques pertinents, évitez de surcharger votre CV avec du jargon. Certains responsables du recrutement peuvent ne pas avoir de formation technique, alors assurez-vous qu'ils peuvent toujours comprendre vos réalisations.Modifier et relire: Effectuez une vérification orthographique et grammaticale minutieuse. Montrez aux employeurs que vous êtes minutieux et soucieux du détail. Une deuxième paire d'yeux est également utile, alors demandez à un ami ou à un pair de revoir votre CV.

Mise en route - Quel est le but du CV ?

Le but d'un CV en science des données est de fournir un aperçu de vos expériences, compétences et réalisations en tant que Data Scientist. Le CV est votre introduction et votre présentation à un employeur. Les CV racontent l'histoire de votre carrière dans un format bref et organisé. Ils mettent en évidence vos réalisations pertinentes et montrent la valeur que vous pouvez apporter en tant que Data Scientist.

En fin de compte, le CV peut vous aider à avancer dans le processus de candidature et à obtenir un entretien. À l'étape de l'entrevue, les curriculum vitae servent également de documents de référence pour l'équipe de recrutement.

Comment créer un plan pour un CV en science des données

Pour créer un CV organisé en science des données, vous pouvez suivre ce schéma général :

    Informations de contact: incluez votre nom, votre numéro de téléphone, votre adresse e-mail, LinkedIn et GitHub, ou votre portefeuille.Profil/Résumé/Objectif: En deux à quatre phrases, expliquez pourquoi vous êtes le meilleur candidat pour le poste.Vivre: Décrivez votre expérience pertinente en science des données.Projets: Mettre en évidence les projets pertinents en science des données.Éducation: Inclure les diplômes/certificats, ainsi que l'école et la date d'obtention du diplôme. Vous pouvez également mettre en évidence les cours pertinents et les réalisations académiques.Compétences : Incluez des compétences techniques pertinentes en science des données qui correspondent à la description du poste.Rubriques supplémentaires: Cela peut inclure des conférences, des publications, des récompenses et d'autres activités ou intérêts.

Ce qu'il faut inclure dans votre CV de Data Scientist

Dans votre CV en science des données, incluez un profil, une expérience de travail, une formation, des compétences, des réalisations et des extras.

    Profil: Un profil solide (également appelé résumé ou objectif) aidera votre CV en science des données à se démarquer. Votre profil doit raconter une histoire. Incluez une brève description de la raison pour laquelle vous êtes un bon candidat pour le rôle de Data Scientist. Si vous changez de domaine, expliquez votre passage à la science des données. Certaines offres d'emploi ne demanderont pas de lettre de motivation, c'est donc une bonne section pour montrer votre enthousiasme pour le poste et l'entreprise.L'expérience professionnelle : Énumérez votre expérience de travail la plus récente et la plus pertinente dans l'ordre chronologique inverse, avec votre expérience la plus récente en science des données en premier. Chaque expérience doit inclure votre titre de poste, l'entreprise, la période de temps dans le rôle, le lieu du travail et vos principales réalisations. Essayez d'avoir deux à trois puces pour chaque expérience.Réalisations : Lorsque vous répertoriez votre expérience ou vos projets en science des données, concentrez-vous sur vos réalisations plutôt que sur les tâches ou les responsabilités. Dans la mesure du possible, incluez des chiffres et des mesures pour quantifier vos réussites. Par exemple, au lieu de Ventes prévues de l'entreprise, réécrivez-le comme suit : Analyse prédictive utilisée pour prévoir les ventes de l'entreprise avec un taux de précision de 95 %.Éducation : Incluez d'abord les détails de votre formation avec votre formation la plus récente. Énumérez tous les diplômes postsecondaires, qu'ils soient ou non liés au rôle de la science des données (certains postes de Data Scientist peuvent nécessiter un diplôme dans n'importe quel domaine). Indiquez votre type de diplôme, votre majeure/mineure, le nom de l'école et la date d'obtention du diplôme. Énumérez également tous les cours ou certifications que vous avez reçus en dehors du collège ou de l'université. Vous pouvez également mettre en évidence les cours pertinents, les réalisations académiques, les bourses et les activités parascolaires.Projets: répertoriez les projets de science des données pertinents et incluez le titre, un lien et votre rôle dans le projet. Décrivez brièvement le projet et incluez les outils/programmes et compétences pertinents.Compétences : Incluez les compétences techniques pertinentes, en commençant par vos compétences les plus solides en science des données. Passez en revue la description du poste et associez vos compétences à celles requises pour le poste.Caractéristiques supplémentaires : Des sections supplémentaires peuvent présenter d'autres réalisations qui vous permettent de vous démarquer. Cette section peut inclure des conférences, des publications, des récompenses, des intérêts et la participation à des hackathons. Ceux-ci peuvent montrer votre passion et votre dévouement en tant que Data Scientist.

Quelles compétences devriez-vous mettre sur un CV en science des données ?

Les CV en science des données doivent inclure des compétences techniques pertinentes pour le poste pour lequel vous postulez. Une bonne stratégie consiste à répertorier d'abord toutes vos compétences en science des données, y compris tous les logiciels et outils. Ensuite, passez en revue la description de poste et mettez en évidence les compétences requises pour le poste. Dans votre CV, listez les compétences qui correspondent à celles de la description. Vous pouvez également ajouter quelques compétences supplémentaires que vous jugez liées ou pertinentes, ou qui vous aideront à vous démarquer.

Certaines des compétences les plus importantes pour les Data Scientists incluent :

Compétences en données techniques

  • L'analyse des données
  • Dispute de données
  • La modélisation des données
  • Statistiques
  • Visualisation de données
  • Programmation
  • Analyse quantitative
  • Apprentissage automatique
  • Modèles d'apprentissage automatique
  • Exploration de données
  • Débogage
  • Tests d'hypothèses
  • Tests A/B
  • Régression

Outils et langages de données

  • R
  • Python
  • C
  • C++
  • C#
  • HTML
  • Java
  • Javascript
  • PHP
  • SAS
  • SQL
  • Escaliers
  • MATLAB
  • serveur SQL
  • NoSQL
  • HadoopName
  • OuvrirAffiner
  • TensorFlow
  • Cloudera
  • Tableau
  • Microsoft Excel
  • Octave
  • Étincelle
  • PowerBI
  • comploter
  • Bokeh
  • Matplotlib
  • Né en mer
  • Dur
  • Pytorche
  • AWS
  • Ruche

Format d'exemple de CV en science des données

Numéro de téléphone AME Email LinkedIn GitHub / lien portfolio

PROFIL

Data Scientist junior avec [#] ans d'expérience dans [domaine d'expertise]. [Réalisation ou projet majeur en science des données]. Compétent dans [compétences supérieures]. Passionné par [les passions liées à la science des données].

VIVRE

Intitulé du poste, Entreprise Mois, Année – Mois, Année

  • [Mot d'action] [compétence/tâche] [résultat/impact]
  • [Mot d'action] [compétence/tâche] [résultat/impact]
  • [Mot d'action] [compétence/tâche] [résultat/impact]

Intitulé du poste, Entreprise Mois, Année – Mois, Année

  • [Mot d'action] [compétence/tâche] [résultat/impact]
  • [Mot d'action] [compétence/tâche] [résultat/impact]
  • [Mot d'action] [compétence/tâche] [résultat/impact]

ÉDUCATION

Diplôme, Nom de l'école Date d'obtention du diplôme

  • [Cours pertinents]
  • [Réalisations académiques]

PROJETS

  • Projet, Rôle
  • Brève description du projet

COMPÉTENCES

  • [Compétences techniques]
  • [Logiciels, outils]

ACTIVITÉS SUPPLÉMENTAIRES

  • [Hackathons]
  • [Expérience de bénévolat]

Points clés à retenir

En tant que Data Scientist, vous devez travailler avec des mégadonnées et des ensembles de données, identifier les données pertinentes, puis prendre des décisions et des recommandations éclairées pour résoudre les problèmes de l'entreprise.

Le problème commercial d'un responsable du recrutement est de trouver le bon Data Scientist pour pourvoir un poste vacant. Si vous abordez la rédaction d'un CV avec la même approche que vous le feriez lors de l'analyse des données, vous vous mettrez dans une excellente position pour créer un CV et une lettre de motivation en science des données qui se démarquent.

Pour récapituler ce que nous avons décrit ci-dessus, assurez-vous de suivre ces étapes de rédaction de CV :

  • Faites des recherches sur l'entreprise, le rôle et les compétences pertinentes en matière de données
  • Modèles et exemples de CV de référence pour créer un plan de CV
  • Ajoutez une expérience de formation, une expérience de travail et des projets de données pertinents dans la bonne section de votre CV
  • Mettre en évidence l'expérience avec l'apprentissage automatique et les outils de données
  • Rédigez des puces concises en utilisant le format verbe d'action + tâche + résultat pour chaque expérience, en mettant l'accent sur les succès basés sur les données
  • Demandez à un pair de confiance de relire votre CV de Data Scientist pour la grammaire et l'orthographe afin de vous assurer que votre expérience est présentée de manière professionnelle

Kategori: Nouvelles