7 Itens Que Estão Faltando no Seu Currículo Para Vagas em Ciência de Dados
Muitos profissionais não percebem que alguns elementos essenciais podem estar faltando no currículo ao buscar uma vaga em Ciência de Dados. E essas deficiências provavelmente resultam na rejeição para entrevistas. Muitos profissionais não conseguem se apresentar como um ativo valioso para equipes em potencial e também têm dificuldades para mostrar a capacidade de resolver problemas através da Ciência de Dados.
Neste artigo vamos listar 7 itens que muitos alunos costumam ignorar em seus currículos para vagas em Ciência de Dados, o que pode impedir que os gerentes de contratação os convoquem para entrevistas.
Não adianta apenas ler este artigo. É preciso transformá-lo em ação! Ajuste seu currículo e busque sua vaga!
1. Currículo Simples e Legível
Complicar seu currículo com termos técnicos, muita informação ou formatos não convencionais pode fazer com que ele seja rejeitado imediatamente.
Seu currículo deve ser fácil de ler e entender, mesmo por alguém não profundamente versado em Data Science. Use um layout limpo e profissional com títulos claros, marcadores e uma fonte padrão. Evite blocos densos de texto.
Lembre-se de que o objetivo é comunicar suas habilidades e experiências da maneira mais rápida e eficaz possível ao gerente de contratação.
2. Conquistas Quantificáveis
Ao listar suas experiências de trabalho ou projetos anteriores na seção de experiência, é recomendável focar em realizações quantificáveis, em vez de simplesmente listar suas responsabilidades.
Por exemplo, em vez de dizer “Desenvolvi modelos de aprendizado de máquina”, você poderia escrever “Desenvolvi um modelo de aprendizado de máquina que ajudou a aumentar as vendas em 15%”. Isso demonstrará o impacto tangível do seu trabalho e mostrará sua capacidade de gerar resultados.
3. Habilidades Específicas em Ciência de Dados
Ao criar uma lista de suas habilidades técnicas, é fundamental destacar aquelas que são diretamente relevantes para a Ciência de Dados. Evite incluir habilidades que não estejam relacionadas à Ciência de Dados, como design gráfico ou edição de vídeo, por exemplo. Mantenha sua lista de habilidades concisa e escreva o número de anos de experiência que você tem em cada uma. Se estiver começando ou migrando de carreira, deixe isso claro no seu currículo.
Certifique-se de mencionar linguagens de programação como Python ou R, ferramentas de visualização de dados como Tableau ou Power BI e ferramentas de análise de dados como SQL ou Pandas. Além disso, vale a pena mencionar sua experiência com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, como PyTorch ou Scikit-learn.
4. Habilidades Interpessoais e Trabalho em Equipe
A Ciência de Dados não depende apenas de habilidades técnicas.
Habilidades de colaboração e comunicação são essenciais.
Incluir experiências em que você trabalhou como parte de uma equipe, especialmente em ambientes multidisciplinares ou em casos em que comunicou insights de dados complexos a partes interessadas não técnicas, pode demonstrar suas habilidades interpessoais.
E se tiver migrando de carreira, sua experiência em uma função anterior pode ser mais valiosa do que você imagina. Destaque isso no seu currículo.
5. Experiência no Mundo Real
Os empregadores valorizam a experiência prática no campo da Ciência de Dados. Se você realizou estágios, projetos ou pesquisas em Ciência de Dados, destaque essas experiências em seu currículo. Inclua detalhes sobre os projetos em que trabalhou, as ferramentas e tecnologias utilizadas e os resultados alcançados.
Não subestime o poder de apresentar projetos relevantes. Quer seja uma tarefa de aula, um projeto final ou algo que você criou para se divertir, inclua projetos que demonstrem suas habilidades em análise de dados, programação, aprendizado de máquina e solução de problemas.
Certifique-se de descrever o objetivo do projeto, sua função, as ferramentas e técnicas utilizadas e o resultado. Links para documentação, referências ou sites de projetos também podem adicionar credibilidade.
6. Adaptabilidade e Habilidades de Resolução de Problemas
O campo da Ciência de Dados está em constante evolução e os empregadores procuram candidatos que possam se adaptar a novos desafios e tecnologias.
Como Profissional de Dados, você pode passar de Analista de Dados a Engenheiro de Machine Learning em apenas alguns meses. Sua empresa pode até solicitar que você implante modelos de aprendizado de máquina em produção e aprenda como gerenciá-los.
A função de um Cientista de Dados é fluida e você precisa estar mentalmente preparado para as mudanças de função. Você pode demonstrar sua adaptabilidade e habilidades de resolução de problemas destacando quaisquer experiências nas quais você teve que aprender uma nova ferramenta ou técnica rapidamente, ou onde você resolveu com sucesso um problema complexo.
7. Link Para Um Portfólio Profissional
Criar um portfólio de projetos e compartilhá-lo em seu currículo é extremamente importante.
Isso permitirá que os gerentes de contratação vejam rapidamente seus projetos anteriores e as ferramentas que você usou para resolver determinados problemas de dados. Aqui na DSA sempre ensinamos aos alunos como criar seus portfólios, destacando os itens anteriores listados neste artigo.
Deixar de incluir um link para seu repositório GitHub ou um site pessoal onde você mostra seus projetos é uma oportunidade perdida.
Conclusão
Você não precisa (de fato não deve) ter um único currículo universal para todas as vagas. Isso apenas demonstra a preguiça em produzir um currículo orientado a cada vaga. Por exemplo, se a vaga pede conhecimento em Python, sua experiência em outras linguagens é irrelevante para essa vaga e você não precisa incluir no seu currículo.
Além do seu currículo, o networking e o LinkedIn podem ser muito úteis para encontrar empregos e projetos freelance. Manter consistentemente seu perfil no LinkedIn e postar regularmente pode ajudar muito a estabelecer sua presença profissional. Comece seguindo a DSA no LinkedIn. Acesse nossa página aqui: LinkedIn Data Science Academy.
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Trilhas de Aprendizagem em Ciência de Dados
Equipe DSA
Referências:
Construindo Portfólio de Projetos com Github