别炒作，别打幌，只谈技术。
数据科学家从未如此受欢迎，尽管如此，要获得数据科学家的工作，仍需要一份能展示你能力的简历。在数据孵化器，我们从我们的免费数据科学团体申请里收到数以万计的简历。虽然他们有可能有着暗淡的简历，很多招聘人员也没那么勤奋，但我们仍努力从这些简历的字里行间发现优秀的候选人。根据我们的经验，下面给到的建议是关于怎样制作完美的简历以获得数据科学家的工作。
**简洁：
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一份简历是你才能的总结，别把你的少年棒球联合会参与奖放上去。记住，别人是依你列出的所有才能的平均值而评定你的，而不是总和。给出不必要的信息会拉低你的平均值。把你的简历长度维持在一页以内。记住，繁忙的人力资源只用10秒浏览你的简历。加太多内容会干扰他们找到关键信息（还有可能在第二页才出现）。也就是说，别整花哨字体；保持文本在11点或以上的大小。
避免闪烁其词
模棱两可的话是能创造主观印象的词，它们让读者一有机会就得出模棱两可的含义。比如说，“有天赋的程序员”就很模棱两可。“对Apache Spark贡献了2千行代码”能被GitHub认证。“深厚的数据统计背景”是一句模棱两可的话。“普林斯顿统计学博士及美国统计协会顶级论文奖”就很明确。自我评价的技能固然是既不可靠也不可信，找出其他能支持这个说法的（比如大学，专业机构）能使你的声明更可信。
使用指数
迈克尔·布隆伯格有句话很有名“如果你无法衡量它，你就无法管理和修复它”。他不是唯一采取这一管理逻辑的经理人，并且他们都很热衷于看到有潜力的数据科学家去量化他们的成就。“获得卓越的模型表现”很弱（也是闪烁其词），给出确切指数就能真正地防止。想想“使模型错误减少20%并使训练时间减少了50%”。指数化是避免闪烁其词的有效方式。
**在上下文中引用确切的技能
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得到技术型的工作需要展示技能。在简历上方列出你的技能和编程语言是个开端。但这无法贯穿上下文。相反，考虑把这些跟你成就相关的技术编进整个声明里。继续我们之前的例子：“通过使用scikit-learn的正则化回归的热启动使模型错误减少20%并使训练时间减少了50%”。你不只使你的叙述更确切了，你引用的这些确切的技能现在还更令人信服了。更棒的是，雇主更可能相信你深刻理解scikit-learn了，因为你已经说出你怎样使用它而不是只是展现一堆技能。
谈论数据量
不论好坏，大数据已经变成“我的要比你的大”之争。雇主渴望看到有大型数据集处理经验的应聘者——这不是毫无根据，处理真实的“大数据”呈现出独有的机会，这种机会是处理小型数据所没有的。继续上面的例子，招聘经理可能对你在进行分析时面临的技术挑战没概念。考虑下这么说：“对超过2TB的数据使用scikit-learn的正则化回归的热启动，使模型错误减少20%并使训练时间减少了50%”。
数据科学是热门领域，它已经吸引了很多新晋数据科学家。如果你真的有经验，写一份简洁的简历能使你脱颖而出，一份用指数量化你的成就、演示了你怎样使用必要的工具并且应用到大数据集的简历。
原作者： Michael Li
原题：5 secrets for writing the perfect data scientist resume
原文链接：https://www.oreilly.com/ideas/5-secrets-for-writing-the-perfect-data-scientist-resume
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