Guia de Currículo
Guia de adaptação de currículo para analistas e cientistas de dados
Currículos de dados precisam fazer dois trabalhos ao mesmo tempo: provar competência técnica e utilidade comercial. Uma boa adaptação torna o stack alvo óbvio, mas também mostra como sua análise mudou uma decisão, melhorou um processo ou criou um impacto mensurável.
O que enfatizar
- As ferramentas e métodos exatos exigidos para a vaga: SQL, Python, R, ferramentas de BI, experimentação, previsões, painéis ou fluxos de trabalho de ML.
- O contexto do domínio: análise de produto, análise de marketing, operações, finanças, experimentação ou machine learning.
- O impacto da decisão do seu trabalho, não apenas a entrega.
Como adaptar seus tópicos
- Comece pelo problema de negócio primeiro, depois a análise ou modelo, e em seguida o resultado.
- Promova as ferramentas e métricas que correspondam ao anúncio, em vez de listar todas as ferramentas igualmente.
- Traduza a profundidade técnica para valor ao gerente de contratação: relatórios mais rápidos, melhores previsões, experimentação mais limpa, maior conversão, menor rotatividade (churn).