डेटा साइंस प्रोफाइल के लिए अपना रिज्यूमे कैसे बनाएं इस बारे में चिंतित हैं ??
अधिकांश छात्र/डेटा साइंस उत्साही अपने कौशल में काफी कुशल हैं, लेकिन हमेशा डिमोटिवेट हो जाते हैं क्योंकि उनके रिज्यूमे का चयन नहीं किया जाता है !!!

क्या आप जानते हैं कि आपका रिज्यूमे शॉर्टलिस्ट क्यों नहीं हो रहा है ????

इस लेख में, मैं महत्वपूर्ण टिप्स साझा करने जा रहा हूं जो डेटा साइंस जॉब रिज्यूमे स्क्रीनिंग प्रक्रिया में आपकी सफलता की संभावनाओं को बढ़ाएंगे।
अब शॉर्टलिस्ट नहीं होने के बारे में चिंतित न हों, इंटरव्यू की तैयारी पर ध्यान दें और अपने सपनों की नौकरी जल्दी पाएं…

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में आपके पास निम्नलिखित अद्भुत प्रोफाइल होने चाहिए, ताकि कोई भी प्रभावित हो।

1. हैकररैंक

हैकररैंक उन डेवलपर्स के लिए उपयोग करने के लिए 100% मुफ़्त है जो साक्षात्कार की तैयारी के लिए कोडिंग प्रश्नों का प्रयास कर रहे हैं। अधिकांश कंपनियां तकनीकी परीक्षणों के लिए HackerRank का उपयोग करती हैं, इसका मतलब है कि HackerRank प्लेटफॉर्म से खुद को परिचित करना साक्षात्कार प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम है।
1. कोडिंग चुनौतियां और अभ्यास प्रश्न
2. जॉब बोर्ड
3. प्रमाणन चुनौतियां
4. प्रतिस्पर्धी रैंक वाली सीढ़ी के साथ नियमित कोडिंग प्रतियोगिताएं।
HackerRank कोडिंग चुनौतियां और उनके अभ्यास प्रश्न आपके डेटा विज्ञान साक्षात्कार की तैयारी में आपकी सहायता कर सकते हैं। और इसके अलावा आप हायरिंग मैनेजर्स को प्रभावित करने के लिए अपने हैकररैंक प्रोफाइल लिंक को अपने रिज्यूमे में डाल सकते हैं।

2. कागल

कागल मेरा पसंदीदा डेटा साइंस पोर्टफोलियो है। डेटा विज्ञान कौशल सीखने और उसमें महारत हासिल करने के लिए कागल एक बेहतरीन जगह है। एक फ्रेशर के रूप में यह आपके लिए वास्तविक दुनिया की डेटा विज्ञान परियोजनाओं/प्रतियोगियों में भाग लेने और सर्वश्रेष्ठ रैंक प्राप्त करने का प्रयास करने का सबसे अच्छा अवसर है। कागल प्रतियोगिता में बेहतर रैंक आपकी प्रोफ़ाइल में प्रमुख भूमिका निभाता है, इस अद्भुत सफलता से आप आसानी से कई कंपनियों को आकर्षित कर सकते हैं।
कागल प्रतियोगिता केवल पैसे के बारे में नहीं है । वे बहुत अच्छी चीजें करने, महान लोगों के साथ सहयोग करने और बहुत सी चीजें सीखने के बारे में हैं।
1. नि:शुल्क पाठ्यक्रम और निःशुल्क प्रमाणपत्र उपलब्ध - आपके निःशुल्क कागल प्रमाणपत्र के लिए सभी कार्यों और अभ्यासों को पूरा करना आवश्यक है।
2. कागल प्रतियोगिताओं में भाग लें
3. एक नोटबुक बनाएं और दूसरों के साथ ज्ञान साझा करें
4. कागल आपको तेजी से मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मुफ्त जीपीयू प्रदान करता है।

3. गिटहब

एक अच्छा GitHub पोर्टफोलियो होना बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। टाइटैनिक या क्रेडिट कार्ड डेटासेट पर आधारित प्रोजेक्ट आपको इंटर्नशिप की भूमिका भी नहीं दिला सकते। इसलिए, कृपया कुछ सही परियोजनाओं की पहचान करने के लिए पर्याप्त समय दें। एक अच्छा प्रोजेक्ट न केवल आपके सीखने में बल्कि आपकी नौकरी की खोज में भी मदद करेगा।
वहाँ इतना डेटा है। कई सरकारी एजेंसियां ​​और संगठन अपने डेटासेट प्रकाशित कर रहे हैं। सोशल मीडिया असंरचित डेटा से भरा है जिसमें बहुत सारी उपयोगी जानकारी है। अपने पोर्टफोलियो के लिए एक अनूठी परियोजना के साथ आना अब आसान है।
1. सार्वजनिक GitHub प्रोफ़ाइल पर प्रोजेक्ट ऐड विवरण बनाएं जो फिर से शॉर्टलिस्ट होने में बहुत मदद करेगा।

4. लिंक्डइन

बेस्ट लिंक्डइन प्रोफाइल ??? क्या वास्तव में केवल उपरोक्त प्रोफाइल का होना ही काफी नहीं है? आप सोच रहे होंगे कि कहाँ ध्यान केंद्रित करना है, एक बेहतर नौकरी पाने के लिए मुझे वास्तव में क्या करने की ज़रूरत है ??? विचलित या डिमोटिवेट न हों। आइए अद्भुत लिंक्डइन प्लेटफॉर्म की महत्वपूर्ण भूमिका को समझते हैं।
लिंक्डइन प्रोफाइल टिप्स:
1. उपयुक्त शीर्षक जोड़ें, मेरे बारे में अनुभाग जोड़ें और खुद का वर्णन करें
2. एक फ्रेशर के रूप में → अनुभव अनुभाग में निम्नलिखित बिंदु जोड़ें: -
2.1 कागल डेटा वैज्ञानिक
2.2 अवैतनिक इंटर्नशिप में शामिल हों और उन अनुभव को भी
जोड़ें 3. प्रमाणपत्र जोड़ें - वहां कई मुफ़्त प्रमाणपत्र उपलब्ध हैं, मुफ़्त प्रमाणपत्रों के साथ हर रोज़ सीखें
4. कौशल अनुभाग: यह आपकी प्रोफ़ाइल का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है, आप अपनी प्रोफ़ाइल में जितने कौशल जोड़ सकते हैं, जोड़ें।
5. अपनी परियोजनाओं का ठीक से वर्णन करें।

अतिरिक्त लिंक्डइन टिप्स:
डेटा साइंस, पायथन या मशीन लर्निंग पर दैनिक या साप्ताहिक पोस्ट साझा करें, यह निश्चित रूप से आपकी प्रोफ़ाइल को बढ़ावा देगा। निम्नलिखित चीजें जो आप साझा कर सकते हैं
1. डेटा साइंस या पायथन चीट-शीट
2. साक्षात्कार प्रश्न
3. छोटी अवधारणाएं
4. आपका कागल, गिटहब या हैकररैंक पोर्टफोलियो उपलब्धियां / कार्य
यहां आपका मुख्य लक्ष्य डेटा साइंस समुदाय के साथ जुड़ना और प्रबंधकों या अन्य को काम पर रखना है। डेटा वैज्ञानिक। लोग आपका अनुसरण करना शुरू कर देंगे और आपसे सहयोग मांगेंगे या यहां तक ​​कि वे आपके साथ डेटा साइंस के अवसर साझा करेंगे।

फिर शुरू करना

अब रेज़्यूमे युक्तियों के बारे में बात करते हैं:)
मैं डेटा साइंस डोमेन में विभिन्न स्तरों और पदों के लिए पिछले 2-3 महीनों से लगभग 2000+ रिज्यूमे का मूल्यांकन कर रहा हूं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आपका रिज्यूमे कम-प्रतिनिधित्व या अति-प्रतिनिधित्व वाला नहीं होना चाहिए।

बुनियादी अवलोकन थे
: - 2+ पेज वाले फ्रेशर्स फिर से शुरू
: कौशल और परियोजनाओं को ठीक से अपडेट/हाइलाइट नहीं किया गया था (यहां तक ​​​​कि उल्लेख नहीं किया गया था)
:- 2 कॉलम रिज्यूमे
: फैंसी रंगीन और भारी डिजाइन वाला रिज्यूमे
: कोई संपर्क विवरण नहीं
तो मूल रूप से आप जीत गए' कई टेक कंपनियों के रिज्यूम स्क्रीनिंग राउंड को भी क्रैक नहीं कर पा रही हूं।
लेकिन क्यों?
: - रिक्रूटर के पास 1000 रिज्यूमे होंगे और प्रत्येक रिज्यूमे पर केवल 4-5 सेकंड खर्च होंगे (मल्टी पेज रिज्यूमे समाप्त हो गए हैं)
:- यदि रिक्रूटर रिज्यूमे को फ़िल्टर करने के लिए एक टूल का उपयोग करता है तो यह मल्टी कॉलम रिज्यूमे में गड़बड़ कर सकता है और अंततः आप करेंगे अस्वीकार किया जा सकता है (उपकरण बाएं से दाएं दिशा में जा सकते हैं और विभिन्न क्षेत्रों को मिला सकते हैं - सभी उपकरण दो कॉलम रिज्यूमे को समझने के लिए पर्याप्त स्मार्ट नहीं हैं)।
:- शॉर्टलिस्टिंग कौशल और परियोजनाओं के आधार पर की जाती है और यदि उन्हें फिर से ठीक से हाइलाइट नहीं किया गया तो आप असफल हो सकते हैं।

अपने रिज्यूमे को भीड़ से अलग कैसे बनाएं:

बुनियादी बातें :
- अपना रिज्यूमे पीडीएफ फॉर्मेट में तैयार करें, ताकि रिक्रूटर रिज्यूमे को उसी तरह देखे जैसे आप उसे देखते हैं।
:- एक अच्छे रिज्यूम टेम्प्लेट
का उपयोग करना :- बुलेट पॉइंट्स का उपयोग करना और महत्वपूर्ण बिंदुओं को हाइलाइट करना / बोल्ड करना
:- एक सुसंगत प्रारूप
:- टाइपोग्राफिक त्रुटियों से बचना
:- इसे एक पेज बनाएं।
: - इसे सिंगल कॉलम बनाएं ताकि पार्सिंग टूल फिर से शुरू करें आपको अस्वीकार नहीं करेंगे।
: - आपकी फोटो / शौक / 10 वीं और 12 वीं के अंक / ब्ला ब्ला में किसी की दिलचस्पी नहीं है… ..
: - अपने संपर्क विवरण को शीर्ष (ईमेल और फोन) में रखें
: - सभी प्रोफाइल लिंक (लिंक्डइन, कागल, गिटहब, हैकररैंक आदि) जोड़ें।
महत्वपूर्ण बातें:: -
अपने कौशल अनुभाग को नौकरी के लिए प्रासंगिक कीवर्ड के साथ अत्यधिक समृद्ध रखें, जिसके लिए आप आवेदन कर रहे हैं।
:- परियोजनाओं/पिछला कार्य अनुभव के लिए आपने जो चीजें हासिल की हैं (प्रदर्शन सुधार, पुरस्कार) को हाइलाइट करने का प्रयास करें
: - आप जिस भूमिका के लिए आवेदन कर रहे हैं उसके लिए प्रासंगिक कीवर्ड जोड़ें।
उदाहरण: यदि आप डेटा विज्ञान भूमिकाओं के लिए आवेदन कर रहे हैं तो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नाम/डेटा विज्ञान/पायथन का कई स्थानों पर उपयोग करें।
:- इस सूत्र का प्रयोग करें:
"Z" करके "Y" द्वारा मापे गए "X" को पूरा
करें आइए इस अवधारणा को एक उदाहरण से समझते हैं,

"एक क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी पहचान प्रणाली का निर्माण"
यह एक सरल कथन है, बिल्कुल भी आकर्षक नहीं है क्योंकि यह उपयोग के मामले के प्रभाव का बिल्कुल उल्लेख नहीं करता है। हम नीचे दिए गए कथन का उपयोग करके इसके प्रभाव के विवरण को शामिल करके इसे बेहतर बनाने का प्रयास कर सकते हैं:

"एक क्रेडिट कार्ड फ्रॉड डिटेक्शन सिस्टम (X) बनाया, जिसने लॉजिस्टिक रिग्रेशन एल्गोरिथम और एन्सेम्बल प्रेडिक्टिव मॉडल (Z) का उपयोग करके प्लेटफॉर्म पर ग्राहक जुड़ाव (Y) को बेहतर बनाने में मदद की "

क्या मुझसे कुछ छूट गया है या गलत कहा है कृपया नीचे टिप्पणी करें या अपने सुझाव जोड़ें।

आइए बात करते हैं कि क्यों पोर्टफोलियो करना सबसे महत्वपूर्ण चीज है ???

डेटा साइंस की नौकरी पाना बहुत प्रतिस्पर्धी होता जा रहा है, हालांकि ऐतिहासिक रूप से अवसरों की संख्या बहुत अधिक है, इन नौकरियों के लिए आवेदन करने वाले लोगों की संख्या भी बहुत अधिक है, क्योंकि हर कोई डेटा साइंस की ओर बढ़ रहा है।
उदाहरण के लिए , नीचे लिंक्डइन से जॉब पोस्टिंग का एक स्क्रीनशॉट है, इस जॉब पोस्टिंग में केवल 20 घंटे के भीतर कुल 200+ एप्लिकेशन हैं। तो आप समझ सकते हैं कि आपका रिज्यूमे शॉर्टलिस्ट होने में महत्वपूर्ण भूमिका क्यों निभाता है।

यदि आप इस लेख को पसंद करते हैं और इसी तरह के लेखों में रुचि रखते हैं, तो मुझे मीडियम पर फॉलो करें

मेरी प्रोफाइल:

1. लिंक्डइन:
2. गिटहब:https://github.com/aishweta
3. कागल:https://www.kaggle.com/shwetagargade
4. हैकररैंक:https://www.hackerrank.com/shwetagargade
5. माध्यम:https://medium.com/@aishweta