Guía de Currículum
Guía de adaptación de currículum para analistas y científicos de datos
Los currículums de datos necesitan hacer dos trabajos a la vez: demostrar competencia técnica y demostrar utilidad comercial. Una adaptación sólida hace que el stack objetivo sea obvio, pero también muestra cómo tu análisis cambió una decisión, mejoró un proceso o creó un impacto medible.
Qué enfatizar
- Las herramientas y métodos exactos que requiere el puesto: SQL, Python, R, herramientas de BI, experimentación, pronósticos, paneles o flujos de trabajo de ML.
- El contexto de dominio: análisis de producto, análisis de marketing, operaciones, finanzas, experimentación o aprendizaje automático.
- El impacto en las decisiones de tu trabajo, no solo el entregable.
Cómo adaptar tus viñetas
- Comienza con el problema comercial primero, luego el análisis o modelo, luego el resultado.
- Promociona las herramientas y métricas que coincidan con la publicación en lugar de listar todas las herramientas por igual.
- Traduce la profundidad técnica al valor para el gerente de contratación: informes más rápidos, mejores pronósticos, experimentación más limpia, mayor conversión, menor abandono.