7个错误数据科学家在申请工作时犯了

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数据科学工作市场很拥挤。雇主和招聘人员有时是真正的a孔，只是当您认为自己会开始谈判薪水时，您就会欺骗您。

好像与您的竞争，招聘人员和雇主抗衡一样，您也必须与自己战斗。有时，在访谈中缺乏成功确实在于数据科学家。犯错是可以接受的。不向他们学习是什么！

因此，让我们剖析一些常见的错误，看看如何在申请数据科学工作时不犯它们。

1。处理所有相同角色

错误：向您申请的每个角色发送相同的简历和求职信，从研究成就和面向客户的职位到厨师或TimothéeChalamet看起来像。

错误：

为什么会感到痛苦：因为您想要这份工作，而不是“我们不雇用所有职位的最佳总体候选人”。公司希望您适合特定的工作。

为什么会受伤：

软件启动的角色可能会优先考虑产品分析，而保险公司则在R.

不要量身定制您的简历并求职信以表明自己非常适合某个职位，即使在面试前也有被忽视的风险。

调整您的

修复程序：

仔细阅读职位描述。泰尔（Tailor）的简历和求职信，致力于上述工作要求 - 技能，工具和任务。不仅仅是列出技能，而是通过这些技能的相关应用来展示您的经验。

仔细阅读职位描述。

根据上述工作要求定制您的简历和求职信 - 技能，工具和任务。

不仅列出技能，还可以通过这些技能的相关应用来展示您的经验。

2。太通用数据项目

错误：提交一个数据项目组合，其中包括泰坦尼克号，虹膜数据集，MNIST或房价预测等被洗净的项目。

StratasCratch Kaggle datasf datahub by NYC Open Data 很棒的公共数据集

从事较不常见的项目

3。低估SQL

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