एक अलग दिखने वाला डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे बनाएं [2026 के लिए परम गाइड]

डेटा साइंस आधुनिक नौकरी बाज़ार के सबसे प्रतिस्पर्धी क्षेत्रों में से एक है, जो दुनिया भर के इच्छुक विशेषज्ञों को आकर्षित करता है। डेटा साइंटिस्ट बनना आकर्षक करियर संभावनाओं और ऊंची सैलरी के साथ विशेष समूहों में प्रवेश करना है। इस क्षेत्र में दिलचस्पी लगातार बढ़ रही है और डेटा प्रोफेशनल्स की मांग भी लगातार बढ़ती जा रही है, लेकिन उम्मीदवारों से अपेक्षित आवश्यकताएँ भी काफी कड़ी हैं। आप हमारे डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें गाइड में आवश्यकताओं के बारे में विस्तार से पढ़ सकते हैं।

डेटा साइंस नौकरी के आवेदक के लिए पहला महत्वपूर्ण कदम ऐसा प्रभावी रिज़्यूमे लिखना है जो हायरिंग मैनेजर/रिक्रूटर को इतना प्रभावित करे कि आपको इंटरव्यू मिल जाए। जिन विशेषज्ञों के पास पहले से इस क्षेत्र में काफी कार्यानुभव है, उनके लिए यह अपेक्षाकृत आसान कार्य है, जबकि एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट्स के लिए यह काफी चुनौतीपूर्ण हो सकता है और कई सवाल खड़े कर सकता है: मैं कार्यानुभव की कमी की भरपाई कैसे करूं? क्या पिछला कार्यानुभव और/या शिक्षा का वर्णन करना अच्छा विचार है यदि वह डेटा साइंस से पूरी तरह संबंधित नहीं है? कौन-सा सेक्शन पहले होना चाहिए: शिक्षा या अनुभव? मुझे किस तरह के प्रोजेक्ट शामिल करने चाहिए, और कितने? क्या मुझे अपने सॉफ्ट स्किल्स सूचीबद्ध करने चाहिए? क्या मुझे अपने रिज़्यूमे में रंग जोड़ने चाहिए? अंततः, मैं भीड़ से अलग कैसे दिखूं और डेटा साइंटिस्ट के रूप में नौकरी पाने के लक्ष्य के और करीब कैसे आऊं?

इस लेख में, हम एक प्रभावशाली, पेशेवर और पढ़ने में आसान डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे तैयार करने के कुछ ज़रूरी टिप्स और ट्रिक्स पर चर्चा करेंगे, जो किसी भी हायरिंग मैनेजर या रिक्रूटर का ध्यान खींच ले।

अपने रिज़्यूमे का लेआउट और फ़ॉर्मेटिंग प्रभावी ढंग से कैसे व्यवस्थित करें

आपको शुरुआती जिन बातों पर विचार करना चाहिए, उनमें एक यह है कि अपने दस्तावेज़ का लेआउट ऐसा कैसे रखें कि रिक्रूटर्स और हायरिंग मैनेजर्स के लिए पढ़ना आसान हो। आप चाहेंगे कि यह सहज पचने लायक हो, जल्दी से स्कैन किया जा सके, लेकिन साथ ही इतना विवरण भी हो कि आप कैसे अलग दिखते हैं, यह स्पष्ट हो। यहाँ कुछ सुझाव हैं:

अपना रिज़्यूमे एक पेज में समेटें

यदि आप अपने रिज़्यूमे में बहुत सारी जानकारी डालने की सोच रहे थे, तो यह सलाह थोड़ी कठिन लग सकती है। यह उलटा भी लग सकता है; क्या संभावित नियोक्ता को प्रभावित करने के लिए अपने सारे अनुभव, शिक्षा, उपलब्धियाँ और कौशल का विस्तार से वर्णन करना बेहतर नहीं होगा? और यदि ऐसा है, तो क्या होगा यदि यह एक पेज से अधिक हो जाए? इसके बावजूद, कड़ी सिफारिश यही है कि अपना रिज़्यूमे हमेशा केवल एक पेज का रखें।

अपने अनुभव और उपलब्धियों को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत कर पाना आपकी संचार क्षमता दिखाने का शानदार तरीका है।

एक रिज़्यूमे टेम्पलेट चुनें

आप चाहें तो अपना रिज़्यूमे शून्य से बना कर अपनी पसंद के अनुसार व्यवस्थित कर सकते हैं, लेकिन आप एक ऑनलाइन रिज़्यूमे बिल्डर का उपयोग कर और पहले से उपलब्ध विविध टेम्पलेट्स में से चुनकर समय बचा सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, Google Docs या MS Word संग्रह से उपयुक्त निःशुल्क टेम्पलेट भी चुना जा सकता है। ऐसे टेम्पलेट सामान्यतः स्पष्ट, देखने में आकर्षक, अच्छी तरह फॉर्मेटेड, सुपाठ्य, उपयोग में आसान होते हैं और इस तरह डिज़ाइन किए जाते हैं कि आप एक पेज में बिना भरा-भरा और बोझिल लगे बहुत-सी जानकारी समाहित कर सकें।

यहाँ कुछ रिज़्यूमे बिल्डर्स हैं जो आपके काम आ सकते हैं:

कई रिज़्यूमे बिल्डर्स, जिनमें ऊपर सूचीबद्ध भी शामिल हैं, पर्याप्त रूप से उपयोगी निःशुल्क टेम्पलेट्स की एक व्यापक रेंज प्रदान करते हैं, साथ ही अधिक उन्नत सशुल्क संस्करण भी। अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे के लिए टेम्पलेट चुनते समय, सादा टेम्पलेट को प्राथमिकता दें जिसमें काले-सफेद के अलावा सिर्फ 1 या 2 रंग हों, न कि भड़कीले और रंग-बिरंगे। बाद वाला कला या डिज़ाइन जैसे अन्य क्षेत्रों के लिए अधिक उपयुक्त है, जहाँ रचनात्मक दिखने वाला रिज़्यूमे नियोक्ता को प्रभावित कर सकता है। हमारे मामले में, अनावश्यक सजावट से बचना बेहतर है।

दो-स्तंभ लेआउट पर विचार करें

दो कॉलम (और संभवतः कुछ संकरे साइड कॉलम एक्स्ट्राज़ के लिए) वाले रिज़्यूमे टेम्पलेट का चयन पेज की वर्टिकल स्पेस का अधिक कुशल उपयोग करता है। इस तरह, आप अपने रिज़्यूमे में अधिक जानकारी रख सकते हैं और अलग-अलग सेक्शनों को बेहतर ढंग से व्यवस्थित कर सकते हैं।

प्रभावी फॉर्मेटिंग का उपयोग करें

यदि आप अपना रिज़्यूमे शून्य से बनाते हैं या किसी मौजूदा टेम्पलेट में बदलाव करते हैं, तो ये सुझाव उपयोगी होंगे:

एक सुरुचिपूर्ण टेक्स्ट फ़ॉन्ट का उपयोग करें
- अच्छे उदाहरण: Calibri, Times New Roman, Arial, Verdana, Cambria, Tahoma, Georgia
- खराब उदाहरण: Comic Sans MS, MS Gothic, Ink Free, Agency FB, OCR A Extended
पर्याप्त फ़ॉन्ट आकार रखें: टेक्स्ट के लिए 11–12pt, सेक्शन हेडिंग्स और हेडर के लिए 14–16pt
सेक्शन हेडिंग्स और हेडर को बोल्ड करें
बहुत अधिक टेक्स्ट स्टाइल्स जैसे बोल्ड, इटैलिक, बोल्ड-इटैलिक और अंडरलाइन से बचें
1–1.15 लाइन स्पेसिंग का उपयोग करें
उबाऊ ब्लैक-एंड-व्हाइट रिज़्यूमे से बचें—इसे अलग दिखाने के लिए थोड़ा रंग जोड़ें, लेकिन अतिशयोक्ति न करें, 1–2 रंग पर्याप्त हैं
विज़ुअल इफेक्ट्स, सजावट, या अनावश्यक आइकन्स से बचें
बुलेट पॉइंट्स का उपयोग करें ताकि आपका रिज़्यूमे साफ-सुथरा, सुव्यवस्थित और फॉलो करने में आसान लगे

फ़ॉर्मेट को सुसंगत रखें

यह विभिन्न शैलीगत विशेषताओं पर लागू होता है। उदाहरण के लिए, यदि आप अपने रिज़्यूमे में अलग-अलग सेक्शनों में बुलेट पॉइंट्स का उपयोग करते हैं, तो एक समान शैली अपनाएँ, जैसे खाली स्क्वेयर। यही बात इंडेंटेशन, फ़ॉन्ट स्टाइल, तिथि प्रारूप आदि पर भी लागू होती है। सौभाग्य से, यदि आप किसी ऑनलाइन रिज़्यूमे बिल्डर में अपना रिज़्यूमे बनाते हैं, तो ये सभी तत्व और प्रारूप आमतौर पर पूर्व-परिभाषित होते हैं।

आपके डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे कंटेंट के लिए शीर्ष टिप्स

क्या शामिल करें और क्या छोड़ें, यह तय करना, ऐसा CV या रिज़्यूमे बनाते समय मुश्किल हो सकता है जो असरदार हो। हालांकि, इन शीर्ष सुझावों के साथ, आप जल्दी से

एक मास्टर रिज़्यूमे बनाएं

डेटा साइंस नौकरियों के लिए आवेदन शुरू करने से पहले, सबसे पहले एक "मास्टर रिज़्यूमे" बनाना समझदारी है। यह आपके रिज़्यूमे का विस्तृत, बहुत बड़ा संस्करण होता है, जो 2–3 या उससे अधिक पेज का हो सकता है, जिसमें आप अपना सारा कार्यानुभव, अध्ययन, प्रोजेक्ट्स, तकनीकी और सॉफ्ट स्किल्स, और अन्य उपलब्धियाँ शामिल कर सकते हैं।

यदि आप करियर बदलकर किसी अन्य क्षेत्र से डेटा साइंस में आ रहे हैं, तो अपने मास्टर रिज़्यूमे में अपनी पिछली नौकरियों का अनुभव शामिल करने पर विचार करें; संभव है कि आपके पास आपकी अपेक्षा से अधिक ट्रांसफरेबल स्किल्स हों। स्वाभाविक रूप से, आपके मास्टर रिज़्यूमे में हर सेक्शन या सबसेक्शन के लिए बहुत-से बुलेट पॉइंट्स हो सकते हैं। इसे पूरा करने के बाद, आप इसे विभिन्न डेटा साइंस पदों के लिए आवेदन के आधार के रूप में आसानी से उपयोग कर सकते हैं; बस अपने मास्टर रिज़्यूमे की एक कॉपी से अनावश्यक विवरण, सेक्शन और बुलेट पॉइंट्स हटा दें और हर सबमिशन के लिए उसे अनुकूलित करें।

हर जॉब डिस्क्रिप्शन के अनुसार अपना डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे अनुकूलित करें

यह कदम आपके आवेदन प्रक्रिया में अत्यंत महत्वपूर्ण है। अपने रिज़्यूमे को अलग दिखाने की संभावना बढ़ाने के लिए, आपको इसे हर उस पद के लिए कस्टमाइज़ करना होगा जिसके लिए आप आवेदन करते हैं। एक हायरिंग मैनेजर को आम तौर पर हर दिन ढेरों आवेदन मिलते हैं, इसलिए उनके पास प्रत्येक को स्कैन करने के लिए कुछ ही सेकंड होते हैं, इससे पहले कि वे तय करें कि उसे विस्तार से पढ़ना है या नहीं। इसलिए यह ज़रूरी है कि आपका रिज़्यूमे उनकी नज़र पकड़ ले।

सबसे अच्छा तरीका है कि जॉब डिस्क्रिप्शन को ध्यान से पढ़ें और कंपनी की उम्मीदवार से अपेक्षित पूरी "विशलिस्ट" और आवश्यकताओं को समझें। इन्हीं तथ्यों के आधार पर, इन वांछित स्किल्स को अपने रिज़्यूमे में शामिल करें और हाईलाइट करें। जॉब डिस्क्रिप्शन में उल्लिखित प्रासंगिक कीवर्ड्स को जहाँ संभव हो शामिल करना आवश्यक है; इससे आपका रिज़्यूमे कंपनी द्वारा उपयोग किए जाने वाले किसी भी एप्लिकेंट ट्रैकिंग सिस्टम (ATS) से गुजरकर आगे मानवों की नज़र तक पहुँच पाएगा।

जॉब डिस्क्रिप्शन को ध्यान से पढ़ने के अलावा, कंपनी के बारे में कुछ जानकारी खोजना हमेशा अच्छा विचार है। कंपनी की वेबसाइट, मिशन, मूल्य, सोशल मीडिया, प्रोडक्ट्स और सेवाओं की जाँच-पड़ताल करें, ताकि आप बेहतर समझ सकें कि यह नियोक्ता सफल उम्मीदवार में क्या देख रहा है। अपना रिज़्यूमे ऐसा बनाएं कि वह दिखाए कि आप इसी कंपनी के लिए एकदम उपयुक्त हैं, और बिज़नेस को बढ़ाने की पूरी क्षमता रखते हैं। हर कंपनी ऐसे विशेषज्ञ नहीं ढूँढती जो कोई-सी भी नौकरी चाहते हों, बल्कि वे वही चाहते हैं जो खास तौर पर यही नौकरी चाहते हों।

संक्षिप्त लेकिन जानकारीपूर्ण रहें

अब जब आपको ठीक-ठीक पता है कि अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे में क्या शामिल करना है, तो आपको इस जानकारी को दोबारा गढ़कर संक्षिप्त, सटीक, प्रासंगिक और अच्छी तरह प्रस्तुत करना चाहिए। ऐसा कुछ भी शामिल न करें जो इस भूमिका में कोई अतिरिक्त मूल्य न जोड़े और जिसका उल्लेख या संकेत जॉब डिस्क्रिप्शन में न हो। अपना रिज़्यूमे संक्षिप्त, उद्देश्यपूर्ण और जानकारीपूर्ण रखें। किसी भी बुलेट स्टेटमेंट को छोटा रखें, जो कई लाइनों में न खिंचे।

रिवर्स-क्रोनोलॉजिकल क्रम अपनाएँ

शिक्षा और कार्यानुभव सेक्शन के लिए रिवर्स-क्रोनोलॉजिकल क्रम सबसे आम और पसंदीदा प्रारूप है। सबसे हाल का अनुभव सबसे ऊपर होना चाहिए, उसके बाद उससे पिछला, इत्यादि। इससे हायरिंग मैनेजर आपके प्रोफेशनल ग्रोथ और नवीनतम उपलब्धियों को जल्दी से ट्रेस कर सकता है।

सरल लेकिन प्रभावी भाषा का उपयोग करें

सरल और स्पष्ट भाषा का उपयोग करना आपकी संचार क्षमता प्रदर्शित करने का एक और तरीका है। इसे प्रभावी ढंग से करने के लिए, निम्न सुझाव ध्यान में रखें:

अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे को तकनीकी जार्गन से न भरें। जिस पद के लिए आप आवेदन कर रहे हैं, वह उच्च स्तर के तकनीकी कौशल और ज्ञान की मांग कर सकता है, लेकिन याद रखें कि आपका रिज़्यूमे सबसे पहले किसी हायरिंग मैनेजर या रिक्रूटर द्वारा पढ़ा जाएगा। कंपनी में भर्ती के प्रभारी व्यक्ति की पृष्ठभूमि अलग हो सकती है, इसलिए बहुत अधिक तकनीकी जार्गन उन्हें भ्रमित कर सकता है। इसलिए सुनिश्चित करें कि आप ऐसी भाषा में लिखें कि कोई भी कंपनी के लिए आपका संभावित मूल्य समझ सके।
जॉब डिस्क्रिप्शन को मार्गदर्शक के रूप में इस्तेमाल करें; यदि वह जार्गन से भरा है, तो आपके लिए थोड़ा अधिक तकनीकी लगना ठीक है। अन्यथा, केवल वही प्रमुख एल्गोरिद्म और तकनीकें शामिल करने की कोशिश करें जिनका विज्ञापन में उल्लेख है।
संक्षिप्त वाक्यों में लिखें।
अपने रिज़्यूमे का काल (टेंस) सुसंगत रखें।
फूले-फुलाए शब्दों से बचें। facilitate की जगह help, utilize की जगह use, administrate की जगह manage, sophisticated की जगह complex जैसे शब्दों का प्रयोग करें।
अपने कार्यानुभव, प्रोजेक्ट्स और उपलब्धियों का वर्णन करते समय अर्थपूर्ण क्रिया शब्दों का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, worked, made या participated जैसे क्रियाओं के बजाय built, automated, optimized आदि का उपयोग करें। इस टिप पर हम आगे लेख में विस्तार से चर्चा करेंगे।
सुपरलैटिव्स (highest, best, most important, आदि) और दिखने में ताकतवर लेकिन वास्तव में कम जानकारी देने वाले विशेषणों जैसे experienced, strong, considerable, efficient को ठोस मेट्रिक्स और नतीजों से बदलें। ऐसे सशक्त शब्द (experienced, deep, proven, आदि) का सीमित उपयोग अपने रिज़्यूमे के समरी सेक्शन में करें।
किसी गैर-तकनीकी पृष्ठभूमि वाले मित्र से अपना डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे पढ़वाएँ। उनसे फीडबैक लें: क्या इसे फॉलो करना पर्याप्त रूप से आसान है? क्या भाषा स्पष्ट और सरल है? क्या आपने अपनी प्रमुख प्रोफेशनल उपलब्धियाँ संप्रेषित कर दी हैं?

त्रुटियों और टाइपो की जाँच करें

शायद यह छोटी बुराई लगे, लेकिन मूर्खतापूर्ण त्रुटियाँ और टाइपो रिक्रूटर पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं और आपके रिज़्यूमे को रिजेक्ट करवा सकते हैं। किसी विशेष ऑनलाइन सेवा (Grammarly या समान) से अपनी व्याकरण और वर्तनी दोबारा जाँचें और किसी से अपने रिज़्यूमे को टाइपो या त्रुटियों के लिए जाँचने को कहें।

अपना डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे किसी वास्तविक व्यक्ति को भेजें

रिक्रूटर तक पहुँचने से पहले, रिज़्यूमे आमतौर पर एक मशीन लर्निंग प्रोग्राम से गुजरते हैं जिसे एप्लिकेंट ट्रैकिंग सिस्टम या ATS कहते हैं, जो तय करता है कि इसे मानवों तक भेजना है या रिजेक्ट करना है। इस चरण को बायपास करने के लिए, अपना रिज़्यूमे सीधे हायरिंग मैनेजर या उस विभाग के तकनीकी मैनेजर को भेजने की कोशिश करें जो पद के लिए ज़िम्मेदार है।

अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे की समग्र संरचना कैसे तय करें

स्किल्स और प्रोजेक्ट्स सेक्शन शामिल करें

ऊपर से नीचे की अनुशंसित क्रम में, डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे के सामान्य सेक्शन ये हैं:

संपर्क जानकारी
समरी (या ऑब्जेक्टिव)
कार्य अनुभव (या सिर्फ़ अनुभव)
प्रोजेक्ट्स
स्किल्स
शिक्षा
अतिरिक्त सेक्शन

इन हेडिंग्स का क्रम अपेक्षाकृत लचीला है और हर सेक्शन के महत्व को दर्शाना चाहिए, इसलिए शुरुआती सेक्शन को बाद के सेक्शन की तुलना में अधिक स्थान मिलना चाहिए। दो-स्तंभ डिज़ाइन (जो पसंदीदा है) के मामले में, याद रखें कि रिक्रूटर्स सामान्यतः ऊपर-बाएँ से नीचे-दाएँ की ओर रिज़्यूमे देखते हैं। अतः, सबसे प्रासंगिक जानकारी पेज के ऊपर-बाएँ रखें।

अपने सेक्शनों के क्रम को अनुकूलित करें

विशेषकर कार्य अनुभव, प्रोजेक्ट्स, स्किल्स और शिक्षा सेक्शनों का सर्वश्रेष्ठ क्रम 2 कारकों पर निर्भर करता है:

आपका वास्तविक अनुभव। यहाँ अलग-अलग परिदृश्य हो सकते हैं:
- यदि आपके पास प्रासंगिक कार्यानुभव का लंबा रिकॉर्ड है, तो अपने रिज़्यूमे में उसी सेक्शन को प्राथमिकता दें, शिक्षा की जानकारी को पर्याप्त रूप से कम करें और शायद अतिरिक्त प्रोजेक्ट्स को हटा दें।
- यदि आप सीमित अनुभव वाले नए स्नातक हैं, तो शिक्षा सेक्शन को पहले रखें, अपने अंतिम अंकों का उल्लेख करें (बेशक, तभी जब वे अच्छे हों), और अपने कोर्सवर्क या डिसर्टेशन का अधिक विस्तार से वर्णन करें।
- यदि आपका डेटा साइंस में अनुभव सीमित है और आपने मुख्यतः फ्रीलांस प्रोजेक्ट्स पर काम किया है, तो प्रोजेक्ट्स और कार्य अनुभव सेक्शन का आपस में आदान-प्रदान करें (या यहाँ तक कि उन्हें एक ही अनुभव सेक्शन में मिला दें), किए गए किसी भी डेटा-संबंधी इंटर्नशिप को शामिल करें (यदि कोई हो), और अपने स्किल्स पर विस्तार से लिखें।
- यदि आप किसी अन्य क्षेत्र से डेटा साइंस में करियर बदल रहे हैं, तो प्रोजेक्ट्स और स्किल्स पर फोकस करें और कार्य अनुभव और शिक्षा पर कम लिखें, हालांकि इन्हें पूरी तरह छोड़ना बुद्धिमानी नहीं होगी।
कंपनी प्रोफ़ाइल और जॉब डिस्क्रिप्शन। तार्किक रूप से, यदि आप किसी अकादमिक परिवेश में नौकरी के लिए आवेदन कर रहे हैं, तो अपनी शिक्षा, सर्टिफिकेशन, अतिरिक्त कोर्स और वैज्ञानिक प्रकाशनों पर अधिक विस्तार करें। अन्यथा, अधिक बिज़नेस-उन्मुख अनुभव और उपलब्धियाँ प्रस्तुत करें। विशेष रूप से स्टार्टअप्स के लिए, संभावित उम्मीदवारों में मूल्यवान गुण होते हैं—स्वतंत्र रूप से काम करने की क्षमता, स्वयं पहल करना, और नवाचारी सोच। इस स्थिति में, अधिक व्यक्तिगत प्रोजेक्ट्स दिखाना फायदेमंद हो सकता है।

संभव हो तो अतिरिक्त सेक्शन शामिल करें

अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे के लिए, निम्न अतिरिक्त सेक्शनों पर विचार करें:

सर्टिफिकेशन
प्रकाशन
कॉन्फ्रेंस
हैकथॉन
अवार्ड्स
प्रतियोगिताएँ
स्वयंसेवा
भाषाएँ

यदि किसी सेक्शन में कम से कम दो बुलेट पॉइंट हों, तो आप उसे अलग से शामिल कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपने तीन डेटा साइंस कोर्स पूरे किए हैं और दो डेटा-संबंधी कॉन्फ्रेंस में प्रस्तुति दी है, तो सर्टिफिकेशन और कॉन्फ्रेंस सेक्शन जोड़ना समझ में आता है। अन्यथा, यदि किसी श्रेणी के केवल एक-एक बिंदु हैं (जैसे एक कॉन्फ्रेंस, एक प्रकाशन और एक हैकथॉन), तो बेहतर है कि इन उपलब्धियों को मिलाकर Extras नाम के एक सेक्शन में रखें।

लंबे-चौड़े सेक्शन सब-हेडिंग्स से बचें

सब-हेडिंग्स का नामकरण करते समय यथासंभव संक्षिप्त रहें:

Relevant Work Experience Work Experience (या सिर्फ़ Experience)
Professional Experience Work Experience (या Experience)
Notable Projects Projects
Skills and Knowledge Skills
Skills and Tools Skills
Licenses and Certifications Certifications
Additional Information Extras

अपनी संपर्क जानकारी कैसे सही भरें

आपकी संपर्क जानकारी के लिए सबसे उपयुक्त स्थान आपके रिज़्यूमे के शीर्ष पर है, भले ही कुछ ऑनलाइन टेम्पलेट्स इसे पेज के नीचे रखते हों (यदि आपके चुने हुए टेम्पलेट में ऐसा है, तो उसे मैन्युअली ऊपर खींच लें)। इस सेक्शन की सबसे महत्वपूर्ण शर्त जानकारी की शुद्धता है।

आपकी संपर्क जानकारी में निम्न शामिल होना चाहिए:

आपका पूरा नाम।
आपका जॉब टाइटल। अपने पूरे नाम के ठीक नीचे, जो भी आपकी वर्तमान उपाधि हो उससे अलग, उस नौकरी का शीर्षक रखें जिसके लिए आप आवेदन कर रहे हैं। आप जॉब डिस्क्रिप्शन से जॉब टाइटल कॉपी कर सकते हैं, या यदि वह बहुत लंबा और विशिष्ट है (जैसे, Data Scientist for Geoscientific Data Analysis and Webtool Development), तो उसे अधिक सहज रूप में छोटा कर दें (जैसे, Data Scientist)।
आपका फ़ोन नंबर। यह कहना ज़रूरी नहीं कि यह आपका निजी नंबर होना चाहिए, न कि वर्तमान कार्यस्थल का।
आपका ईमेल। अपना प्रोफेशनल दिखने वाला ईमेल पता डालें, जो आपके नाम और उपनाम का संयोजन हो: [email protected]। यहाँ कोई फालतू या अनुपयुक्त व्यक्तिगत ईमेल न डालें, जैसे [email protected]। यदि आपके पास अभी प्रोफेशनल ईमेल नहीं है, तो बना लें।
आपका लोकेशन। यह वैकल्पिक है और पूरी पता जानकारी की आवश्यकता नहीं है। शहर और राज्य या देश पर्याप्त हैं।
क्लिक करने योग्य लिंक—आपकी सक्रिय और अपडेटेड प्रोफाइल्स के लिए, जैसे LinkedIn, GitHub, Medium, Kaggle, आदि। ज़्यादातर नियोक्ता यहाँ जाकर संभावित उम्मीदवार की अतिरिक्त जानकारी देखते हैं, जैसे प्रोजेक्ट्स का पोर्टफोलियो, डेटा साइंस विषयों पर लेख, और हैकथॉन्स में भागीदारी। कच्चे, भद्दे और लंबे लिंक जोड़ने के बजाय, संबंधित वेबसाइट के आधिकारिक लोगो का एक आइकन जोड़कर उसे क्लिक करने योग्य बनाएँ, जो सीधे आपकी प्रोफाइल पर ले जाए। आप Google पर आधिकारिक वेबसाइट लोगो खोज सकते हैं, यहाँ LinkedIn, GitHub, Medium, और Kaggle के लोगो लिंक हैं। स्पष्ट है, जिन भी प्रोफाइल्स को आप अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे में शामिल करने का निर्णय लेते हैं, उन्हें आपकी डेटा साइंस स्किल्स और उपलब्धियों को प्रभावी ढंग से पुष्ट करना चाहिए। यदि आपका LinkedIn केवल आपकी पिछली प्रोफेशन से संबंधित है, या आपका GitHub किसी भी डेटा साइंस प्रोजेक्ट से रहित है, तो उन्हें प्रदर्शित करना समझदारी नहीं है।

संपर्क जानकारी सेक्शन पर कुछ और सुझाव:

इस सेक्शन का नाम न जोड़ें (अन्य सेक्शनों के विपरीत), बल्कि जानकारी सीधे शामिल करें।
इसी तरह, श्रेणियों के नाम (पूरा नाम, फ़ोन नंबर, आदि) न जोड़ें। उदाहरण के लिए, Email: [email protected] लिखने के बजाय सीधे [email protected] लिखें।
अपनी फोटो न जोड़ें। भले ही कुछ टेम्पलेट यह विकल्प देते हों, डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे के लिए इसे छोड़ना बेहतर है।

ध्यान खींचने वाला डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे समरी या ऑब्जेक्टिव कैसे लिखें

अपनी संपर्क जानकारी के तुरंत बाद समरी या ऑब्जेक्टिव सेक्शन रखें। ये दोनों एक जैसे नहीं हैं, और आपको इनमें से केवल एक चुनना चाहिए। रिज़्यूमे समरी आपके प्रोफेशनल सफर, उपलब्धियों और योग्यताओं का संक्षिप्त वर्णन (2–3 वाक्य, बुलेट पॉइंट्स नहीं) है। रिज़्यूमे ऑब्जेक्टिव आपके भविष्य के करियर लक्ष्यों और नियोक्ता हेतु आपके संभावित मूल्य पर केंद्रित संक्षिप्त कथन (भी 2–3 वाक्य, बिना बुलेट पॉइंट्स) है।

यदि आप किसी अन्य क्षेत्र से डेटा साइंस में आ रहे हैं, तो ये सेक्शन बहुत महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि वे संक्षेप में बताते हैं कि आप उस डेटा साइंटिस्ट नौकरी के लिए उपयुक्त उम्मीदवार क्यों हैं। यदि आपके पास डेटा-संबंधी क्षेत्र में कुछ अनुभव है, तो समरी चुनें। यदि आप हाल ही में स्नातक हुए हैं और अनुभव बहुत कम या नहीं है, तो ऑब्जेक्टिव चुनें, ताकि डेटा साइंस के प्रति आपका जुनून और कंपनी के लिए उपयोगी बनने की आपकी इच्छा झलके।

एक अच्छी रिज़्यूमे समरी या ऑब्जेक्टिव को चाहिए कि वह:

आपके अनुभव स्तर (जूनियर, सीनियर, एक्सपीरियenced आदि) और विशेषज्ञता क्षेत्र को बताए
डेटा साइंस के क्षेत्र में आपके वर्षों की संख्या (यदि कोई) का उल्लेख करे
आपके कौशल और उपलब्धियों का संक्षिप्त और विशेष रूप से सारांश दे
आपकी शिक्षा और सर्टिफिकेशन के बारे में जानकारी शामिल करे
यदि आप डेटा साइंस में आ रहे हैं, तो उसका कारण बताए
आपके दीर्घकालीन करियर लक्ष्यों की रूपरेखा दे
नौकरी और कंपनी के लिए आपका मोटिवेशन और उत्साह दिखाए
कंपनी को आप क्या मूल्य दे सकते हैं, यह समझाए

आपको अपनी परिस्थिति के अनुरूप बिंदु चुनने हैं और संक्षिप्त, स्पष्ट रिज़्यूमे परिचय (समरी या ऑब्जेक्टिव) लिखना है, जो सटीक पद के लिए कस्टमाइज़्ड हो। अंतिम टेक्स्ट को आपके बारे में एक प्रभावी कहानी सुनानी चाहिए कि आप कंपनी के लिए बेहतरीन फिट हैं और नियोक्ता का ध्यान खींचनी चाहिए।

अपना कार्य कैसे प्रदर्शित करें

कार्य अनुभव सेक्शन में आवश्यक विवरण शामिल करें

यह सेक्शन आम तौर पर रिक्रूटर्स के लिए सबसे अधिक रुचिकर होता है, इसलिए इसे आपके डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे का मुख्य फोकस होना चाहिए। अपनी नौकरियों को (या यदि आपके पास लंबा अनुभव है तो केवल सबसे हाल की नौकरियों को) रिवर्स-क्रोनोलॉजिकल क्रम में सूचीबद्ध करें। यदि वास्तविक अनुभव की कमी है, तो डेटा साइंस इंटर्नशिप शामिल करने पर विचार करें। प्रत्येक नौकरी के लिए, निम्न जानकारी दें:

नौकरी की अवधि (शुरुआत और समाप्ति का महीना और वर्ष, या Present)
आपका जॉब टाइटल
कंपनी का नाम
उस नौकरी पर आपकी उपलब्धियाँ

जहाँ संभव हो, अपने रिज़्यूमे में बड़े गैप्स (छह महीने से अधिक) से बचने की कोशिश करें, खासकर हाल के वर्षों में। भले ही आपकी पिछली नौकरियाँ डेटा साइंस के क्षेत्र से न हों, उन्हें शामिल करना बेहतर है, लेकिन उनमें बहुत अधिक विवरण में जाने की आवश्यकता नहीं है। जब आपका सारा पिछला अनुभव पूरी तरह किसी अन्य क्षेत्र से हो, तो यह समझने की कोशिश करें कि आपने वहाँ कौन-से कौशल का अभ्यास किया जो डेटा साइंस पर लागू हो सकते हैं, और आपने बिज़नेस को क्या मूल्य दिया। यदि आप हालिया स्नातक हैं और कोई कार्यानुभव या इंटर्नशिप नहीं है, तो इस सेक्शन को छोड़ दें।

हालाँकि, "आदर्श" स्थिति पर लौटें जब आपके पास डेटा साइंस/डेटा एनालिटिक्स में कुछ अनुभव है। प्रासंगिक पूर्व भूमिकाओं के लिए, बुलेट पॉइंट्स का उपयोग करके अपने डेटा-प्रेरित उप्लब्धियों और प्रत्येक पद पर बिज़नेस के लिए दिए गए मूल्य का संक्षिप्त वर्णन करें। पहला बुलेट पॉइंट सबसे प्रभावशाली होना चाहिए ताकि रिक्रूटर आगे पढ़ने को प्रेरित हो। उस गलती से बचें जो कई लोग करते हैं; अपने दायित्वों और तकनीकी पहलुओं की सूची बनाते हैं, बजाय इसके कि अपनी सर्वश्रेष्ठ बिज़नेस-उन्मुख उपलब्धियाँ हाईलाइट करें।

प्रभावी शब्दों का उपयोग करें

अपनी जॉब डिस्क्रिप्शन्स में यथासंभव विशिष्ट, फिर भी संक्षिप्त रहना महत्वपूर्ण है। प्रत्येक बुलेट पॉइंट के लिए आदर्श प्रारूप है:

Action verb – Task – Outcome

एक्शन वर्ब्स अर्थपूर्ण और उद्देश्यपूर्ण ATS-फ्रेंडली क्रियाएँ होती हैं (वे जिन्हें कंपनी का एप्लिकेंट ट्रैकिंग सॉफ्टवेयर अधिक संभावना से खोजेगा)। कुछ लोकप्रिय उदाहरण हैं:

Accelerate, Activate, Aggregate, Analyze, Assess, Augment, Automate, Build, Calculate, Calibrate, Coach, Code, Collect, Compile, Compute, Conceptualize, Conduct, Consolidate, Construct, Coordinate, Create, Debug, Decrease, Deploy, Derive, Design, Determine, Develop, Enable, Engineer, Enhance, Establish, Estimate, Evaluate, Execute, Extract, Fix, Forecast, Formulate, Identify, Implement, Improve, Incorporate, Increase, Initiate, Integrate, Interpolate, Launch, Lead, Lift, Liquidate, Manage, Mechanize, Mentor, Model, Operate, Optimize, Organize, Perform, Predict, Prepare, Propose, Recommend, Reduce, Refine, Regulate, Rehabilitate, Research, Solve, Streamline, Summarize, Supervise, Synthesize, Systemize, Troubleshoot, Update, Upgrade

ऐसी क्रियाएँ, आपके रिज़्यूमे को ATS-फ्रेंडली बनाने के अलावा, आपके पेशेवर कार्य के परिणाम को do, collaborate, make, या work जैसे सामान्य क्रियाओं की तुलना में अधिक सटीक रूप से व्यक्त करती हैं। हालाँकि, एक्शन वर्ब्स को फूले-फुलाए शब्दों से भ्रमित न करें (जैसे facilitate की जगह help)।

"सही" क्रियाओं के अलावा, जॉब पोस्टिंग और जिस कंपनी में आप आवेदन कर रहे हैं उसकी वेबसाइट से कीवर्ड्स शामिल करना न भूलें। याद रखें, प्रत्येक रिज़्यूमे को विशेष भूमिका और कंपनी के अनुरूप कस्टमाइज़ करना चाहिए ताकि सफलता की संभावना बढ़े।

नंबरों का उपयोग करें

अपनी डेटा-प्रेरित उपलब्धियों को सूचीबद्ध करें। अस्पष्ट सुपरलैटिव्स या सामान्य विशेषणों (highest, strong, considerable, significant, आदि) के बजाय, बिज़नेस पर आपके सकारात्मक प्रभाव के ठोस नंबर और ठोस मेट्रिक्स देने की कोशिश करें। नंबर संभावित नियोक्ता को यह दिखाने में कहीं अधिक प्रभावशाली होते हैं कि आप बड़ी तस्वीर समझते हैं और जानते हैं कि अपनी तकनीकी स्किल्स को वास्तविक बिज़नेस कार्यों के लिए कैसे उपयोगी बनाना है।

ध्यान दें कि हम यहाँ मॉडल परफॉर्मेंस मेट्रिक्स की बात नहीं कर रहे, बल्कि उस व्यावहारिक, मापने योग्य मूल्य की बात कर रहे हैं जो आपके बनाए मॉडल ने कंपनी को दिया। उदाहरण के लिए, यह कहने के बजाय कि आपने 99% सटीकता वाला मशीन लर्निंग मॉडल बनाया जिसने क्लाइंट एंगेजमेंट दर 21% बढ़ाई, मॉडल की सटीकता की जानकारी छोड़ दें और यह लिखें:

एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाया जिसने क्लाइंट एंगेजमेंट दर 21% बढ़ाई।

आपके द्वारा दिए गए नंबर प्रतिशत, डॉलर, आपने जितने लोगों को मैनेज या कोच किया, घंटे, या अन्य समय अवधि के बारे में हो सकते हैं। यहाँ मोटे अनुमान इस्तेमाल करना भी ठीक है।

सहयोग करने की अपनी क्षमता प्रदर्शित करें

डेटा साइंस केवल नंबरों और मॉडलिंग के बारे में नहीं है, बल्कि अपनी अंतर्दृष्टियों को अपनी टीम और स्टेकहोल्डर्स तक पहुँचाने की क्षमता के बारे में भी है, ताकि कंपनी रणनीतिक डेटा-आधारित निर्णय ले सके।

रिज़्यूमे में यह लिखने के बजाय कि आप अच्छे टीम प्लेयर हैं और आपकी संचार क्षमता सिद्ध है, आप इन कौशलों को क्रिया में दिखा सकते हैं—उन नौकरियों का वर्णन करके जहाँ आपने बहु-विषयी और (संभवतः) बहुराष्ट्रीय वातावरण में अपने सहयोगियों, अन्य विभागों (गैर-तकनीकी सहित), और डेटा उपभोक्ताओं के साथ मिलकर काम किया। इन प्रोजेक्ट्स में आपने जो भूमिका निभाई और जो मापनीय योगदान दिया, उस पर फोकस करें।

अपने प्रोजेक्ट्स को बेहतर तरीके से कैसे दिखाएँ

अपने अनुभव और विशेषज्ञताओं पर आधारित प्रोजेक्ट्स शामिल करें

यह सेक्शन जूनियर और एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट्स के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, जिनके पास अक्सर कार्यानुभव कम या नहीं होता। कार्य अनुभव और प्रोजेक्ट्स सेक्शन के बीच संतुलन स्पष्ट है: जितना अधिक आपका कार्यानुभव होगा, आपके रिज़्यूमे में प्रोजेक्ट्स सेक्शन का स्थान उतना ही कम होना चाहिए, यहाँ तक कि यदि आप सीनियर डेटा प्रोफेशनल हैं तो इसे पूरी तरह हटाया जा सकता है।

चाहे आपने डेटा साइंस विश्वविद्यालय में, मास्टर्स प्रोग्राम में, या बूटकैंप में सीखी हो, आपके पास संभवतः डेटा साइंस या डेटा एनालिटिक्स पर एक या अधिक प्रोजेक्ट्स होंगे। आप डेटा-संबंधी कोर्सवर्क, बूटकैंप के गाइडेड और कैपस्टोन प्रोजेक्ट्स, फ्रीलांसिंग कार्य, GitHub ओपन सोर्स प्रोजेक्ट्स में योगदान, और अपने चुने हुए विषय पर किए गए व्यक्तिगत प्रोजेक्ट्स शामिल कर सकते हैं। यदि आपके पास शामिल करने के लिए कोई प्रोजेक्ट नहीं है, तो एक मॉक प्रोजेक्ट करने पर विचार करें। आखिरकार, डेटा साइंटिस्ट होना डेटा और उससे निकाले जा सकने वाले इनसाइट्स के प्रति जिज्ञासु होना है।

यदि आपके पास बहुत-से डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स हैं, तो सबसे प्रासंगिक और वे चुनें जिन पर आपको सबसे अधिक गर्व हो। एक दर्जन औसत दर्जे के प्रोजेक्ट्स की तुलना में 3–4 अच्छे प्रोजेक्ट्स दिखाना हमेशा बेहतर होता है। एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट के लिए, अलग-अलग अवधारणाओं पर कक्षा या बूटकैंप के कई विविध प्रोजेक्ट्स, विभिन्न टूल्स और तकनीकों के साथ, होना बिल्कुल ठीक और अपेक्षित है। जब आपको लगे कि आप किसी विशेष बिज़नेस निच पर विचार करने के लिए तैयार हैं, तो उस पर फोकस करना शुरू करें, डोमेन ज्ञान अर्जित करें, और उसी क्षेत्र से जुड़े प्रोजेक्ट्स बनाएं।

प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए मुख्य जानकारी शामिल करें

जब आपने अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे में रखने के लिए प्रासंगिक प्रोजेक्ट्स चुन लिए हों, तो उन्हें रिवर्स-क्रोनोलॉजिकल क्रम में (या सबसे प्रासंगिक से कम प्रासंगिक तक) लगाएँ और प्रत्येक के बारे में निम्न जानकारी जोड़ने पर विचार करें:

प्रोजेक्ट का नाम और आपके GitHub पोर्टफोलियो में उसका लिंक
एक स्पष्ट और संक्षिप्त प्रोजेक्ट लक्ष्य फिर, बुलेट पॉइंट्स का उपयोग करते हुए:
डेटा स्रोतों, तकनीकों, प्रोग्रामिंग भाषाओं, लाइब्रेरीज़, टूल्स और उपयोग किए गए कौशलों का संक्षिप्त और विशिष्ट वर्णन (तकनीकी जार्गन का अति-उपयोग न करें)
यदि यह समूह प्रोजेक्ट था, तो प्रोजेक्ट में आपका व्यक्तिगत योगदान
आपके कार्य के परिमाणात्मक परिणाम, जो यह दर्शाएँ कि आप अपनी तकनीकी क्षमताओं को वास्तविक दुनिया की समस्याएँ सुलझाने में लागू कर सकते हैं।

बेशक, कार्य अनुभव सेक्शन के लिए जिन कई सुझावों पर हमने चर्चा की, वे यहाँ भी लागू होते हैं: अपनी अर्थपूर्ण उपलब्धियों पर फोकस करें, एक्शन वर्ब्स और जॉब डिस्क्रिप्शन/कंपनी वेबसाइट के कीवर्ड्स का उपयोग करें, फूले-फुलाए और सामान्य शब्दों से बचें, और नंबरों व ठोस मेट्रिक्स का प्रयोग करें।

अपनी डेटा साइंस स्किल्स को कैसे हाईलाइट करें

हमारा डेटा कम्पीटेंस फ्रेमवर्क आपके रिज़्यूमे में शामिल करने के लिए प्रमुख स्किल्स हाईलाइट करने में मदद कर सकता है

अपनी दक्षता के अनुसार स्किल्स सूचीबद्ध करें

सीनियोरिटी स्तर चाहे जो हो, यह सेक्शन डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे में अनिवार्य है। किसी विशेष जॉब पोजीशन के लिए अपनी स्किल्स की सूची बनाने का सर्वश्रेष्ठ तरीका निम्न चार चरणों में है:

जॉब डिस्क्रिप्शन में स्पष्ट या अप्रत्यक्ष रूप से उल्लिखित सभी तकनीकी स्किल्स, भाषाएँ और टूल्स लिख लें। प्रेरणा के रूप में निम्न सूची का उपयोग करें: A/B tests, Big data, C, C++, Data analysis, Data cleaning, Data mining, Data modeling, Data visualization, Data wrangling, Debugging, Deep learning, Hadoop, Hypothesis testing, Java, Keras, Machine learning, Mathematics, Matplotlib, NLP, NoSQL, Numpy, Pandas, PowerBI, Predictive modeling, Probability, Python, Quantitative analysis, R, SAS, Scala, Scikit-learn, Seaborn, Spark, SQL, Statistical analysis, Statistics, Tableau, TensorFlow, Unstructured data, Web scraping
बनी हुई सूची में उन सभी स्किल्स को चिह्नित करें जो वास्तव में आपके पास हैं और जिन्हें आप इंटरव्यू में प्रदर्शित करने में सहज हैं। ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका अपने मास्टर रिज़्यूमे को रेफरेंस के रूप में लेना है। जिन स्किल्स को आप वास्तव में नहीं जानते, उन्हें गढ़ना नहीं चाहिए, लेकिन अपने मौजूदा स्किल्स को किसी विशेष जॉब पोजीशन की आवश्यकताओं के अनुरूप ढालने पर विचार करें। उदाहरण के लिए, यदि आप SQL के कई फ्लेवर, जिनमें MySQL भी शामिल है, जानते हैं, और जॉब पोस्टिंग में MySQL को वांछित स्किल के रूप में बताया गया है, तो generic SQL लिखने या सभी फ्लेवर सूचीबद्ध करने के बजाय केवल MySQL लिखें। दूसरी ओर, यदि भूमिका SQL के सामान्य ज्ञान की माँग करती है, तो सिर्फ SQL लिखें, बिना सभी वैरिएंट्स गिनाए।
आपकी अंतिम स्किल्स सूची में 6–10 आइटम होने चाहिए। जितनी आपकी विशेषज्ञता ऊँची होगी, सूची उतनी छोटी हो सकती है, क्योंकि आपका कार्यानुभव आपके लिए बोलेगा। यदि आप एंट्री-लेवल या जूनियर विशेषज्ञ हैं, तो यह ठीक है कि आपको अभी तक अपने पूरे टूलकिट को वास्तविक कार्यों में आज़माने का मौका नहीं मिला, लेकिन आप फिर भी रिक्रूटर्स को दिखाना चाहते हैं कि आपके पास ये स्किल्स हैं। अतः, यदि दूसरे चरण के बाद आपकी सूची में 10 से कम स्किल्स हैं, तो कुछ और वास्तविक स्किल्स जोड़ें जो आपके पास हैं और जो भूमिका के लिए उपयोगी हो सकती हैं, भले ही उनका विज्ञापन में उल्लेख न हो।
अंतिम सूची में स्किल्स को इस प्रकार क्रमित करें कि आपकी सबसे प्रबल और सबसे प्रासंगिक स्किल्स पहले आएँ।

अपनी स्किल-लेवल शामिल न करें

भले ही कुछ टेम्पलेट्स में हर स्किल को आपकी परिचितता के आधार पर रैंक करने का विकल्प होता है, बेहतर होगा कि इसे छोड़ दें। ऐसी मूल्यांकन अत्यंत व्यक्तिनिष्ठ हो सकती है और Dunning–Kruger प्रभाव से प्रभावित हो सकती है: आपका "proficient" किसी और के लिए "basic" हो सकता है और इसके विपरीत। खुद को कम या ज़्यादा आँकने से बचने के लिए, स्किल्स को रैंक न करें और यदि टेम्पलेट में विकल्प हो तो उसे हटा दें।

अपने सॉफ्ट स्किल्स शामिल न करें

आम समझ है कि रिक्रूटर्स आमतौर पर ऐसे डेटा प्रोफेशनल्स की तलाश में होते हैं जिनमें टीमवर्क, कम्युनिकेशन और लीडरशिप जैसे कुछ सॉफ्ट स्किल्स हों। तो, क्या आपको ये स्किल्स सीधे स्किल्स सेक्शन में सूचीबद्ध करने चाहिए? शायद नहीं। इससे कहीं अधिक प्रभावशाली होगा कि आप अपने सॉफ्ट स्किल्स को कार्रवाई में दिखाएँ—वर्क एक्सपीरियंस और प्रोजेक्ट्स सेक्शन में—जहाँ आपने तकनीकी स्किल्स के साथ मिलाकर मूल्यवान व्यावहारिक परिणाम हासिल किए।

क्या आप खुद को बेहतरीन टीम प्लेयर मानते हैं? सहयोगी प्रोजेक्ट्स में अपने योगदान के बारे में लिखें। क्या आप अच्छे लीडर हैं? टीम मैनेज करने या जूनियर विशेषज्ञों को मेंटरिंग/कोचिंग देने के अनुभव का वर्णन करें। अंततः, अपनी उत्कृष्ट संचार क्षमता को हाईलाइट करने का सबसे अच्छा तरीका है अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे में अपने अनुभव और उपलब्धियों को संक्षिप्त और प्रभावशाली ढंग से प्रस्तुत करना।

अपनी शिक्षा कैसे प्रस्तुत करें

आम तौर पर, यदि आपके पास कोई भी डेटा-संबंधी कार्यानुभव, इंटर्नशिप या प्रोजेक्ट्स हैं, तो शिक्षा सेक्शन को उनके बाद (और स्किल्स के बाद भी) रखें। वास्तव में, डेटा साइंस में जितना आपका सीनियोरिटी स्तर ऊँचा होगा, शिक्षा सेक्शन उतना ही छोटा होना चाहिए। हालाँकि, यदि आप अत्यधिक अकादमिक पद के लिए आवेदन कर रहे हैं या आप बिना अनुभव वाले हालिया स्नातक हैं, तो यह सेक्शन सबसे पहले, रिज़्यूमे ऑब्जेक्टिव के तुरंत बाद आएगा। अपनी शिक्षा (या प्रत्येक डिग्री, यदि आपके पास कई डिग्रियाँ हैं) के लिए निम्न जानकारी शामिल करें:

उच्चतम डिग्री प्रकार (B.S., M.S., Ph.D.) और मेजर (चाहे वह डेटा साइंस से संबंधित न हो)
विश्वविद्यालय का नाम
अध्ययन की अवधि (शुरुआत और समाप्ति का महीना और वर्ष, अन्यथा Expected graduation date)

बाकी बुलेट पॉइंट्स तभी उपयोग करें जब आप अपनी शिक्षा पर अधिक विस्तार करना चाहें, यानी यदि आपके पास प्रासंगिक कार्यानुभव/प्रोजेक्ट्स कम या नहीं हैं, या यदि आप अकादमिक पद के लिए आवेदन कर रहे हैं:

GPA (केवल हालिया स्नातकों के लिए और केवल तब जब यह 3.5 से अधिक हो)
अकादमिक प्रोजेक्ट्स (कोर्सवर्क, थीसिस, डिसर्टेशन, आदि)। यदि दिखाने के लिए एक से अधिक अकादमिक प्रोजेक्ट्स हैं, तो बुलेट पॉइंट्स का उपयोग करें। एक संक्षिप्त प्रोजेक्ट विवरण जोड़ें या कवर किए गए विषय सूचीबद्ध करें।
अकादमिक कोर्सेज: 2–3 सबसे प्रासंगिक कोर्स जोड़ें, वैकल्पिक रूप से ग्रेड सहित।
अकादमिक उपलब्धियाँ और सम्मान

शिक्षा सेक्शन में विभिन्न डेटा साइंस बूटकैंप्स, स्किल पाथ्स, या किए गए कोर्सेज का उल्लेख न करें। इन्हें आप बाद में सर्टिफिकेशन में जोड़ेंगे।

अन्य सेक्शन

आइए देखें कि और कौन-से सेक्शन आपके डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे में उपयोगी हो सकते हैं और डेटा साइंस के प्रति आपका जुनून और समर्पण दिखाने में मदद कर सकते हैं। यदि किसी हेडिंग के तहत कम से कम दो बुलेट पॉइंट्स हैं, तो इनमें से कोई भी सेक्शन जोड़ने पर विचार करें, अन्यथा कई श्रेणियों को मिलाकर Extras नाम के सेक्शन में रखें।

Certifications

यदि आप एंट्री-लेवल पोजीशन ढूँढ रहे हैं, तो यहाँ प्रासंगिक कोर्सेज और बूटकैंप्स डाल सकते हैं। डेटा साइंस और डेटा एनालिसिस सर्टिफिकेशन के अलावा, प्रोग्रामिंग, लीनियर अलजेब्रा, प्रॉबेबिलिटी, या स्टैटिस्टिक्स जैसे विषयों के कोर्सेज जोड़ने पर विचार करें। यदि आपके पास कोई आधिकारिक डेटा साइंस सर्टिफिकेशन (Microsoft, IBM, SAS, Google) है, तो उसे इस सेक्शन में ज़रूर लिखें और अपने रिज़्यूमे के हेडलाइन में भी, अपने टाइटल के साथ रखने पर विचार करें (जैसे, Data Scientist, IBM Certified)।

Publications

यह सेक्शन केवल अकादमिक नहीं, बल्कि बिज़नेस संदर्भ में भी मूल्यवान है, क्योंकि यह आपके कामकाज से इतर डेटा के प्रति जिज्ञासा, स्वतंत्र रूप से या टीम के साथ (यदि समूह प्रकाशन है) काम करने की क्षमता और जटिल डेटा-संबंधी अवधारणाओं को व्यापक दर्शकों को स्पष्ट रूप से समझाने की आपकी योग्यता का उत्कृष्ट प्रमाण है। प्रत्येक लेख के लिए उसका नाम, जिस जर्नल या मैगज़ीन में प्रकाशित हुआ, ऑनलाइन प्रकाशन का लिंक या आपका ब्लॉग (यदि लागू हो), और एक संक्षिप्त सार (या कवर किए गए विषय, या केवल कीवर्ड्स) शामिल करें।

Conferences

केवल वही डेटा-संबंधी कॉन्फ्रेंस सूचीबद्ध करें जहाँ आपने प्रस्तुति दी। प्रत्येक कॉन्फ्रेंस का नाम, उसका भौगोलिक स्थान, तिथियाँ, आपके कार्य का शीर्षक, और सह-लेखकों के नाम (यदि कोई हों) शामिल करें।

Hackathons

डेटा साइंस हैकथॉन टीमवर्क और तकनीकी स्किल्स, रचनात्मकता, नवाचारी सोच और वास्तविक व्यावहारिक नतीजे देने की क्षमता दिखाने का बेहतरीन तरीका हैं। अपने हैकथॉन प्रोजेक्ट के दायरे, प्रोडक्ट और उसके उपयोग, आपके व्यक्तिगत योगदान और उपलब्धियों का संक्षेप में वर्णन करें।

Awards

यहाँ डेटा-संबंधी क्षेत्र में आपके कार्य के लिए मिले किसी भी अवार्ड्स या जीती गई प्रतियोगिताएँ रखें। ये हैकथॉन, Kaggle प्रतियोगिताएँ, अकादमिक कार्य और प्रकाशनों के अवार्ड्स हो सकते हैं। प्रत्येक अवार्ड के साथ छोटा-सा विवरण जोड़ें। वैकल्पिक रूप से, इस जानकारी को संबंधित सेक्शनों में भी जोड़ सकते हैं।

Competitions

जिन डेटा साइंस प्रतियोगिताओं में आपने भाग लिया और जो परिणाम आपने हासिल किए, उनका संक्षिप्त वर्णन करें। यह Kaggle, DrivenData, DataHack आदि की प्रतियोगिताएँ हो सकती हैं।

Volunteering

यदि आपके पास किसी डेटा साइंस समुदाय में वॉलंटियरिंग/मॉडरेशन का अनुभव है या Stack Overflow पर समस्या-समाधान का अच्छा ट्रैक रिकॉर्ड है, तो इस सेक्शन में विवरण दें और अपनी उपलब्धियाँ सूचीबद्ध करें। हमेशा की तरह, अपने शब्दों को नंबरों से पुष्ट करने की कोशिश करें (उदा., सुलझाई गई तकनीकी समस्याओं की संख्या, स्वीकृत उत्तरों वाले प्रश्न, रेटिंग, रेप्युटेशन, बैज, रीड टाइम, आदि)।

Languages

बहुत कम संभावना है कि आपको अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे में यह सेक्शन चाहिए होगा। भले ही अंग्रेज़ी आपकी मातृभाषा न हो, आपके स्तर का अंदाज़ा आपके रिज़्यूमे और आपके द्वारा दिए गए अतिरिक्त स्रोतों (GitHub, LinkedIn, आदि) से लग जाएगा। यह सेक्शन तभी जोड़ने पर विचार करें जब आप विदेश में ऐसी नौकरी के लिए आवेदन कर रहे हों जहाँ दूसरी भाषा बोलना लाभ हो और बेशक, यदि आप वास्तव में उस भाषा में प्रवीण हों। यहाँ दक्षता स्तर (जैसे, native, fluent, advanced, upper-intermediate, intermediate) बताना स्वीकार्य है।

रुचियाँ/शौक शामिल न करें

हालाँकि कुछ टेम्पलेट्स रुचियाँ/शौक के लिए अतिरिक्त सेक्शन देते हैं, डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे में इसे छोड़ना बेहतर है। भले ही यह जानकारी रोचक हो और आपको एक जिज्ञासु, बहु-रुचियों वाले व्यक्ति के रूप में प्रस्तुत करे, इस चरण पर रिक्रूटर्स इसे नहीं ढूँढ रहे होते।

यही बात अन्य जानकारी पर भी लागू होती है, जैसे आपकी यात्राएँ, मीटअप इवेंट्स में भागीदारी, सोशल गेम्स, डेटा साइंस क्षेत्र के बाहर की स्वयंसेवी गतिविधियाँ, अन्य भाषाओं में दक्षता (जब तक कि मौजूदा भूमिका के लिए स्पष्ट रूप से आवश्यक न हो), और आपका ड्राइविंग लाइसेंस। अपने डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे में इस स्थान का उपयोग किसी और चीज़ के लिए करना बेहतर है। इंटरव्यू में आपको अपने शौक और अपने बारे में अन्य दिलचस्प बातें बताने का मौका मिलेगा।

डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे के उदाहरण

अब अलग-अलग अनुभव स्तरों के कुछ मॉक डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे पर बारीकी से नज़र डालते हैं ताकि देखें कि अभी तक चर्चा की गई बातों को व्यवहार में कैसे उतारा जाए। इसके अलावा, इसे और रोचक (और अधिक प्रभावी) बनाने के लिए, एक ही (काल्पनिक) व्यक्ति की प्रोफेशनल यात्रा का विकास भी ट्रेस करते हैं।

जूनियर डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे उदाहरण

नीचे दिया गया उदाहरण उस चरण से संबंधित है जब हमारे काल्पनिक उम्मीदवार के पास डेटा साइंटिस्ट इंटर्नशिप के अलावा कोई अनुभव नहीं था। यह रिज़्यूमे, और आगे आने वाले दोनों, Google Docs के निःशुल्क टेम्पलेट्स के चयन का उपयोग कर कुछ संशोधनों के साथ बनाए गए थे।

रिज़्यूमे एक पेज का है और बिना बोझिल लगे बहुत-सी जानकारी समेटता है। पेज पर पर्याप्त खाली स्थान है।
प्रीडिफ़ाइंड टेम्पलेट केवल काला-सफेद नहीं है, बल्कि एक और रंग भी है, जो इसे देखने में अधिक सुखद और फॉलो करने में आसान बनाता है, लेकिन साथ ही ध्यान भटकाने वाला नहीं है।
समग्र लेआउट दो-स्तंभ वाला है, जो उस जूनियर डेटा साइंटिस्ट के लिए अच्छा विकल्प है जो वास्तविक अनुभव की कमी को विभिन्न डेटा-संबंधी गतिविधियों और उपलब्धियों से पूरा करना चाहता है—यानी रिज़्यूमे में कई सेक्शन जोड़ना।
हेडर में हमें प्रोफेशनल दिखने वाला ईमेल और LinkedIn, Github, और Medium प्रोफाइल्स से जुड़े क्लिक करने योग्य आइकन्स दिखते हैं। (साइड नोट: दुर्भाग्य से, ऊपर दी गई PNG तस्वीर में वे क्लिक करने योग्य नहीं हैं, केवल इस मॉक रिज़्यूमे के मूल Word और PDF संस्करणों में हैं। इस बात से जोड़ते हुए, अंतिम संस्करण में लिंक्स की क्लिकेबिलिटी जाँचना एक और महत्वपूर्ण बिंदु है।)
सभी सब-हेडिंग्स स्पष्ट और संक्षिप्त हैं।
चूँकि उम्मीदवार के पास दिखाने के लिए कम से कम इंटर्नशिप अनुभव है, इसलिए ऑब्जेक्टिव के बजाय समरी शामिल करना अच्छा विचार था।
समरी 3 वाक्यों की है, संक्षिप्त लेकिन बहुत जानकारीपूर्ण। उम्मीदवार ने अपना इंटर्नशिप अनुभव, शिक्षा, और डेटा साइंस ट्रेनिंग का उल्लेख किया क्योंकि वह अभी इस क्षेत्र में नया है और डेटा साइंस में औपचारिक डिग्री भी नहीं है। फिर उसने अपने स्किल्स (सॉफ्ट स्किल्स सहित) और, अधिक महत्वपूर्ण, उपलब्धियाँ संक्षेप में बताईं, नौकरी के प्रति उत्साह दिखाया, और कंपनी को दिए जा सकने वाले संभावित बिज़नेस मूल्य का संकेत दिया।
एक्सपीरियंस सेक्शन में, उम्मीदवार ने इंटर्नशिप पोजीशन में अपनी बिज़नेस उपलब्धियों पर फोकस किया, ठोस नंबरों के साथ समर्थन किया। प्रत्येक बुलेट पॉइंट एक एक्शन वर्ब से शुरू होता है। यहाँ तकनीकी जार्गन, अस्पष्ट या अनावश्यक शब्दों का प्रयोग नहीं है।
चूँकि उम्मीदवार का अनुभव अभी सीमित है, उसने अपने सबसे प्रासंगिक बूटकैंप प्रोजेक्ट्स सूचीबद्ध किए, जिनमें लक्ष्य, उपयोग किए गए स्किल्स और टूल्स, और अपने पोर्टफोलियो में प्रत्येक प्रोजेक्ट का लिंक शामिल है।
अनुभव की कमी के कारण, उम्मीदवार ने अपनी शिक्षा पर थोड़ा अधिक विस्तार किया (कोर्सवर्क का विषय, GPA, और प्रासंगिक कोर्स जोड़कर), डेटा-संबंधी वॉलंटियरिंग गतिविधियों (यहाँ भी ठोस नंबर देते हुए), और डेटा साइंस ट्रेनिंग पर भी।
स्किल्स सेक्शन में, उम्मीदवार ने केवल अपने तकनीकी स्किल्स सूचीबद्ध किए। सूची पर्याप्त लंबी है और इसमें उम्मीदवार के पास मौजूद स्किल्स और वे टूल्स शामिल हैं जिन्हें वह प्रयोग कर सकता है।
पब्लिकेशन्स सेक्शन में, उम्मीदवार ने डेटा साइंस पर अपने लेखों के साथ-साथ अपनी मूल डिग्री—Mathematical Finance—से संबंधित एक लेख भी शामिल किया।

डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे उदाहरण

अब मान लें कि हमारे उम्मीदवार को Silver Dollar (एक काल्पनिक) नामक कंपनी में डेटा साइंटिस्ट की नौकरी मिल गई। वहाँ 2 साल काम करने के बाद, वह फिर से नए प्रोफेशनल चैलेंज की तलाश में है। यह उम्मीदवार अब इतना जूनियर नहीं रहा, इसलिए उसका रिज़्यूमे भी उसी के अनुसार बदला है:

इस अपडेटेड रिज़्यूमे में फोकस स्पष्ट रूप से विभिन्न "एक्स्ट्राज़" से हटकर कार्यानुभव पर आ गया है।
रिज़्यूमे एक पेज का है, सबसे प्रासंगिक जानकारी को संक्षिप्त रूप में समेटता है, और पेज पर पर्याप्त खाली स्थान है।
टेम्पलेट में काले-सफेद के अलावा हरे रंग का उपयोग है, जो इसे देखने में अधिक सुखद, फॉलो करने में आसान और ध्यान भटकाने वाला नहीं बनाता।
समग्र लेआउट एक-स्तंभ वाला है। इस मामले में यह ठीक है क्योंकि उम्मीदवार ने पहले की तुलना में कम अतिरिक्त सेक्शन शामिल किए हैं और उन्हें छोटा रखा है।
हेडर में वही क्लिक करने योग्य आइकन्स हैं जो उम्मीदवार की विभिन्न प्रोफाइल्स (संभवत: अपडेटेड) से जुड़े हैं।
समरी सेक्शन 3 वाक्यों का है, लेकिन पिछले रिज़्यूमे से छोटा है। उम्मीदवार अब अपना डेटा साइंस बूटकैंप नहीं बताता क्योंकि उसका अनुभव उसके लिए बेहतर बोलता है। साथ ही, "स्व-प्रचार" जैसे सॉफ्ट स्किल्स हटा दिए गए हैं। इंटर्नशिप अनुभव को पहले की तरह अलग से उभारने के बजाय अब उसे 2 वर्षों के हालिया अनुभव के साथ जोड़ दिया गया है। साथ ही, हम स्पष्ट रूप से देखते हैं कि उम्मीदवार ने पहले वाले रिज़्यूमे से अलग स्किल्स सूचीबद्ध की हैं (और यही बात स्किल्स सेक्शन के बारे में भी कही जा सकती है, जो अब छोटा हो गया है)। इसका मतलब यह नहीं कि उम्मीदवार अपनी पिछली स्किल्स "भूल" गया। बल्कि, सबसे अधिक संभावना है कि उसने समरी और स्किल्स में प्रमुख बिंदुओं और उपलब्धियों को सटीक जॉब डिस्क्रिप्शन के अनुरूप ढाला, जो हमेशा एक बेहतरीन तरीका है।
एक्सपीरियंस सेक्शन में, उम्मीदवार ने दोनों जॉब पोजीशन्स में अपनी मुख्य बिज़नेस उपलब्धियों का वर्णन किया और अर्थपूर्ण मेट्रिक्स जोड़े। फिर से, प्रत्येक बुलेट पॉइंट एक्शन वर्ब से शुरू होता है, कोई अस्पष्ट या अनावश्यक शब्द नहीं, और तकनीकी जार्गन का संतुलित उपयोग है। ध्यान दें कि उम्मीदवार बुलेट पॉइंट्स के लिए विविध एक्शन वर्ब्स का उपयोग करता है (उदाहरण के लिए, हमेशा create या built का उपयोग नहीं करता) और मापे गए मेट्रिक्स भी विविध हैं ($, %, घंटे, आइटम्स की संख्या)।
इस अपडेटेड रिज़्यूमे में प्रोजेक्ट्स और शिक्षा सेक्शन छोटे हैं, और सर्टिफिकेशन्स तथा वॉलंटियरिंग पूरी तरह हटा दिए गए हैं।

सीनियर डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे उदाहरण

रिज़्यूमे के पिछले संस्करण के बाद, हमारे डेटा साइंटिस्ट ने दो और बार नौकरी बदली और पेशेवर रूप से काफी बढ़े। फिर से नई नौकरी की तलाश में, उन्होंने संभावित रूप से दिलचस्प पोजीशन के लिए अपना रिज़्यूमे अपडेट किया। तो अब उनका रिज़्यूमे कैसा दिखता है?

सबसे महत्वपूर्ण बदलावों को रेखांकित करें:

हेडर के अलावा, अब रिज़्यूमे में केवल स्किल्स, एक्सपीरियंस और एजुकेशन हैं, जिनमें एक्सपीरियंस पेज का सबसे बड़ा भाग लेता है। कोई समरी नहीं, कोई प्रोजेक्ट्स नहीं, और कोई अतिरिक्त सेक्शन नहीं। इस उम्मीदवार का वास्तविक कार्यानुभव स्वयं उसके लिए बोलता है।
रिज़्यूमे लगभग ब्लैक-एंड-व्हाइट है, ऑरेंज रंग का बहुत सीमित उपयोग है।
स्किल्स सेक्शन काफी संक्षिप्त है, जिसमें केवल सबसे व्यापक स्किल्स और टूल्स सूचीबद्ध हैं (और नहीं, इनमें से कई का उल्लेख पिछले संस्करणों में नहीं था)।
इंटर्नशिप अनुभव हटा दिया गया है।
उम्मीदवार की सबसे हालिया सीनियर डेटा साइंटिस्ट पोजीशन डेटा विश्लेषण और मॉडलिंग की तुलना में रणनीतियों और प्रबंधन पर अधिक केंद्रित है।

निष्कर्ष

हमने आपके डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे को चमकदार बनाने के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों, ट्रिक्स, व्यावहारिक उदाहरणों और टेम्पलेट्स का अन्वेषण किया।

कुछ मायनों में, आपका डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे एक फिल्म ट्रेलर जैसा है। जैसे ट्रेलर तुरंत दर्शक का ध्यान खींचकर उसे पूरी फिल्म देखने के लिए प्रेरित करने वाला होता है, वैसे ही आपका रिज़्यूमे हायरिंग मैनेजर को ध्यान से पढ़ने और आपको इंटरव्यू के लिए आमंत्रित करने को प्रेरित करने वाला होना चाहिए।

बेशक, एक परफेक्ट रिज़्यूमे लिखना आपकी आवेदन प्रक्रिया का केवल पहला कदम है, जो अपने आप इंटरव्यू में सफलता की गारंटी नहीं देता। लेकिन ATS की अपरिहार्य दहलीज़ और फिर हायरिंग मैनेजर/रिक्रूटर तक पहुँचे बिना, आप आगे नहीं बढ़ पाएँगे। इसलिए, प्रत्येक भूमिका के अनुसार अनुकूलित, प्रभावी और विश्वसनीय डेटा साइंटिस्ट रिज़्यूमे बनाने में पर्याप्त समय और प्रयास समर्पित करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।

अपने रिज़्यूमे को अलग दिखाने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपके पास आवश्यक स्किल्स और अनुभव हैं, जिन्हें आप DataCamp के डेटा साइंटिस्ट सर्टिफिकेशन से हाईलाइट कर सकते हैं। आज ही शुरुआत करें!

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