データサイエンティストは、企業の経営上の課題や製品/サービスが持つ課題をデータ活用によって解決していく、ということが業務です。
ビジネス課題の検討や解決のための分析に優れた方や、データの取り扱いや分析作業に優れたエンジニア寄りの方など、様々なタイプが存在します。そのため、企業の求人も何を重視するかによって、求められる経験・スキルも異なり、自己PRすべき点も異なります。したがって、転職を検討する際には、企業がどのような人材を求めているかに合わせて、ご自身の経験を具体的に自己PR欄に記載し、職務経歴書を仕上げることが重要です。
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- 職務経歴書に何を書けば良いのかわからない
- 書類選考で落ちたくない
- 自分のアピールポイントを知りたい
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職務経歴書
氏名:●● ●●
■ 職務概要
前職では、分析部⾨に所属し●●業界向けの広告効果測定、マーケティング分析⼿法の開発を担当しておりました。分析部⾨では重回帰分析を⽤いた広告効果の可視化や機械学習を⽤いた購買予測など多様な分析に取り組んでいます。分析部⾨への移動前は SQL や SAS を⽤い⼤量データ集計、AWS を⽤いたダッシュボード更新システムなども経験しております。
- 人工知能や機械学習を利用した課題解決の提案
- データ解析、統計学、自然言語処理、画像処理、画像認識
- プログラム開発
■ 職務経歴
勤務先名:○○○○株式会社 (勤務期間:19xx年x月~現在)
◆事業内容:
◆資本金:xxx百万円 ◆売上高:xx百万円 ◆従業員数:xx名 ◆上場区分:東証プライム上場
■ 経験・技術・ツール環境
- OS: Windows (4 年)、Linux(3年)
- 言語: C++(1 年)、Python(4 年)、R(1 年)、SQL(1 年)
- ツール:sklearn、pandas、numpy、Tensorflow 等
- 解析手法:重回帰分析、ロジスティック回帰、因⼦分析、クラスター分析(k-means)等
■ 保有資格
- TOEIC 775 点(2020 年8 月)
- Kaggle Gold Maste
■ 自己PR
分析環境構築・データハンドリング・分析まで⼀貫して⾏えることが私の強みです。⼊社時からデータハンドリング⼒・分析インフラの知識・統計分析の 3 つのスキルをバランス良く伸ばすことを意識し業務に取り組んでおります。データハンドリング⾯では SAS・SQL・python・R・VBA と幅広い⾔語を 0 から習得しや複雑な集計にも適切な⾔語を選び対応ができるようになりました。インフラ⾯では主に AWS の EC2 サーバーや Redshift の⽴て⽅・管理⽅法を学び⼤量データの集計が必要となる際に⾃分で環境を構築し集計を⾏っておりました。分析⾯では重回帰分析を⽤いた広告効果の推定や機械学習を⽤いた購買⾏動の推定など幅広い案件に取り組んでおります。
以上
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【データサイエンティスト】職務経歴書の書き方のポイント
1. 分析環境
例文:
OS:Windows
DB:SQL (SAP HANA)
言語:Python,R
2. 経験・技術・ツール環境
例文:
OS: Windows (4 年)、Linux (3 年)
言語: C++(1 年)、Python(4 年)、R(1 年)、SQL(1 年)
ツール:sklearn、pandas、numpy、Tensorflow 等
解析手法:重回帰分析、ロジスティック回帰、因⼦分析、クラスター分析(k-means)等
3. 保有資格
例文:
・TOEIC 775 点(2020 年8 月)
・Kaggle Gold Maste
4.自己PR
例文:
自己PRは企業に合わせて書き換えることをおすすめしています。JACのコンサルタントは、採用企業と直接コミュニケーションをとっているため、企業がどのような人材を求めているかを熟知しています。ご自身が強みとされるご経験を企業にアピールできる自己PRの作成もサポートいたします。まずはご相談ください。
データサイエンティストの転職関連情報
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