Khi viết CV để ứng tuyển vào vị trí phân tích dữ liệu, việc thêm vào một số yếu tố then chốt chỉ có ở lĩnh vực này có thể sẽ quan trọng. Ví dụ: bạn có thể thêm vào CV của mình một số sản phẩm công việc mẫu của các dự án đã làm trước đây bằng cách cung cấp URLs để nhà tuyển dụng thấy được bằng chứng về sự thành công của bạn. Bạn cũng có thể sử dụng các thiết kế mẫu, phông chữ chuyên nghiệp và từng mục của CV để làm nổi bật thế mạnh và thành tích của mình.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn chi tiết cách viết một bản CV phân tích dữ liệu với mẫu và các ví dụ.
📍CV phân tích dữ liệu là gì?
CV phân tích dữ liệu là dạng CV thường được các nhà phân tích và tư vấn viên phân tích dữ liệu sử dụng. Một CV phân tích dữ liệu thường bao gồm các phần thể hiện kỹ năng phân tích, kỹ thuật và giao tiếp của ứng viên cũng như bằng chứng về sự nhạy bén trong kinh doanh và kinh nghiệm phát triển, hoàn thành các dự án và các bài thuyết trình về phân tích dữ liệu của ứng viên đó.
📍Cách viết một bản CV phân tích dữ liệu
Bản CV phân tích dữ liệu của bạn vẫn nên có các mục cơ bản của một CV như tên và thông tin liên lạc, trình độ học vấn và và chuyên môn cũng như các kỹ năng liên quan của bạn. Tuy nhiên, có thể có các yếu tố quan trọng khác phải thêm vào đặc biệt là đối với một chuyên gia phân tích dữ liệu. Các bước sau có thể giúp bạn khi bạn viết CV của mình:
- Bắt đầu với thông tin liên lạc của bạn
- Viết tóm tắt công việc của bạn
- Liệt kê kinh nghiệm của bạn ở phần đầu CV
- Đưa vào các ví dụ có thể đo đếm được về các kỹ năng và chuyên môn của bạn
- Chia sẻ URLs về các dự án hoặc danh mục sản phẩm của bạn
1. Bắt đầu với thông tin liên lạc của bạn
Phần đầu tiên trong CV của bạn nên là tiêu đề và thông tin liên lạc. Bạn nên chọn định dạng tên, số điện thoại và một địa chỉ email chuyên nghiệp. Bạn cũng có thể sử dụng chức danh nghề nghiệp của mình để làm CV trở nên nổi bật.
2. Viết tóm tắt công việc
Đối với CV phân tích dữ liệu, bạn nên sử dụng tóm tắt chuyên môn hơn là mục tiêu nghề nghiệp, trừ khi bạn mới bước chân vào lĩnh vực này, chuyển đổi nghề nghiệp hoặc có khoảng nghỉ giữa các công việc. Phần tóm tắt của bạn nên cung cấp thông tin tổng quan ngắn gọn về kinh nghiệm cũng như cách bạn có thể mang lại lợi ích cho công ty mà bạn đang ứng tuyển. Nếu bạn chọn mục tiêu nghề nghiệp, hãy đảm bảo nó nêu bật các kỹ năng của bạn cũng như cách bạn dự định sử dụng những kỹ năng đó để thành công ở vị trí mà bạn đang ứng tuyển.
3. Liệt kê kinh nghiệm của bạn ở phần đầu CV
Dưới phần tóm tắt công việc, hãy liệt kê các kinh nghiệm của bạn trước. Ngay cả nếu bạn mới bước vào nghề, việc liệt kê các kinh nghiệm nghề nghiệp như thực tập, vừa học vừa làm và các bằng chứng khác về chuyên môn của bạn có thể giúp nhà tuyển dụng thấy được ngay bạn có thể mang lại những gì cho công việc. Bạn cũng nên tránh đưa vào lịch sử làm việc nếu nó không liên quan đến công việc bạn đang theo đuổi. Sau đó, bạn có thể viết tiếp phần này với trình độ học vấn, bằng cấp và bất kỳ thành tích học tập nào bạn đã đạt được.
4. Đưa vào các ví dụ có thể đo đếm được về các kỹ năng và chuyên môn của bạn
Sau phần đầu, hãy liệt kê các ví dụ về kỹ năng và chuyên môn đã giúp bạn thành công như thế nào trong các vị trí trước đây. Chẳng hạn: nếu bạn đang làm nổi bật các kỹ năng phân tích dữ liệu của mình, có thể sẽ hiệu quả hơn khi liệt kê kỹ năng và cách bạn đã sử dụng kỹ năng này để hoàn thành một nhiệm vụ hoặc mục tiêu ở vị trí trước đó của bạn. Cho nhà tuyển dụng thấy bạn đã sử dụng các kỹ năng của mình như thế nào thay vì chỉ tạo một danh sách các kỹ năng sẽ giúp họ thấy bạn có thể mang lại lợi ích như thế nào cho công ty của họ.
5. Chia sẻ URLs về các dự án hoặc danh mục sản phẩm của bạn
Bạn cũng có thể thêm vào một mục riêng để cung cấp URL cho bất kỳ sản phẩm công việc mẫu, dự án hoặc danh mục sản phẩm trực tuyến nào mà bạn có thể có. Việc này có thể giúp nhà tuyển dụng biết được chất lượng công việc của bạn cũng như thể hiện khả năng đạt được kết quả của bạn. Ngoài ra, bạn có thể nghĩ đến việc sử dụng một URL nghe có vẻ chuyên nghiệp để phản ánh nội dung bạn đang chia sẻ, chẳng hạn như AvasPortfolio.com hoặc JHansonSamples.com.
📍Mẹo viết CV cho bạn
Bạn cũng có thể cân nhắc các mẹo sau khi viết và định dạng CV của mình:
- Tránh sử dụng các từ nhân xưng như tôi, của tôi và các từ ngữ cá nhân khác trong phần mục tiêu hoặc bản CV của bạn.
- Bạn cũng có thể đưa các dự án hoặc sở thích cá nhân vào CV của mình, miễn là chúng phải cụ thể, phù hợp với công việc và nêu bật được những gì bạn có thể mang lại cho công ty.
- Làm nổi bật cách bạn đem lại các giải pháp, chiến lược phát triển và kết quả trong công việc trước đây của bạn.
- Làm cho thông tin bạn đưa vào CV ăn khớp với yêu cầu công việc, tránh những kinh nghiệm, kỹ năng không liên quan hoặc các chi tiết không cần thiết với vị trí ứng tuyển.
📍Mẫu CV phân tích dữ liệu
Bạn có thể sử dụng mẫu CV sau để giúp bạn khi viết CV của riêng mình:
[Họ và tên, chức danh nghề nghiệp]
[Số điện thoại], [địa chỉ email]
Tóm tắt CV: [Dẫn dắt bằng một tính từ như “chú trọng kết quả” hoặc “có mục tiêu” và mô tả kinh nghiệm làm việc trước đây của bạn và cách bạn đã hoàn thành một mục tiêu hoặc mang lại lợi ích cho công việc trước đây của bạn theo cách nào đó.]
Kinh nghiệm làm việc (gần đây nhất đầu tiên):
[Chức vụ], [tên công ty], [từ “ngày” đến “ngày”]
…………………………………………………………………………
Giáo dục:
[Tên trường đại học], [thành phố]
[Bằng tốt nghiệp], [năm tốt nghiệp]
[Các chứng chỉ]
Kỹ năng:
[Kỹ năng hoặc bằng cấp bổ sung]
…………………………………………………………………………
Sản phẩm công việc mẫu:
[URL]
…………………………………………………………………………
Hầu hết các mẫu CV có thể được tùy chỉnh theo vị trí riêng biệt của bạn, tuy nhiên, hãy đảm bảo sử dụng bố cục và phông chữ chuyên nghiệp, dễ đọc. Ngoài ra, phần nội dung chính trong CV của bạn nên dùng cỡ chữ từ 10 đến 12.
📍Ví dụ về CV phân tích dữ liệu
Ví dụ sau đây có thể đóng vai trò như một dàn ý để giúp bạn bắt đầu:
Kasey Lawson, Tư vấn viên phân tích dữ liệu
Jacksonville, FL | (908) 995-0899 | k.lawson@email.com
* Tóm tắt chuyên môn: Nhà phân tích chú trọng kết quả với kinh nghiệm đã được chứng minh trong việc phát triển và triển khai […] thông qua việc thu thập, sử dụng, phân loại và phân tích dữ liệu để thúc đẩy các giải pháp cải thiện 25% phạm vi tiếp cận và chuyển đổi khách hàng cho Fischer and Co., nhà bàn lẻ nằm trong top 500 công ty lớn nhất nước Mỹ.*
Kinh nghiệm:
Chuyên viên phân tích dữ liệu, Fischer và Co. Pensacola, FL. Tháng 5 năm 2016 – đến nay
Thu thập và phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để cung cấp và cải tiến các sáng kiến kinh doanh bằng cách giảm chi phí nguyên vật liệu lên đến 15%
Phát triển và hỗ trợ các nhà phân tích trong việc thực hiện phân tích dữ liệu thống kê để tăng doanh số bán hàng trực tuyến lên 21% trong quý vừa qua
Đã hướng dẫn thành công các nhà phân tích cấp dưới trong việc thực hiện báo cáo dữ liệu và tài liệu trong MS Excel bằng cách sử dụng bảng tổng hợp và VLookup
Chuyên gia phân tích sơ cấp, Capon Marketing Solutions, LLC. Sarasota, FL. Tháng 6 năm 2014 – tháng 5 năm 2016
Thu thập và sắp xếp dữ liệu định lượng để phát triển cơ sở dữ liệu và hệ thống quản lý quan hệ khách hàng
Thực hiện các phân tích dữ liệu trên dữ liệu thu thập được để kết hợp thông tin thống kê và nhân khẩu học vào CRM
Triển khai phần mềm quản lý dự án để theo dõi và đánh giá tiến độ từ việc thực hiện các hoạt động phát triển được thúc đẩy bởi hoạt động phân tích
Giáo dục:
Đại học Công nghệ Southwest State
Thạc sĩ Phân tích Dữ liệu 2014
Chứng chỉ: Giấy chứng nhận SAS Advanced Analytics Professional
Cao đẳng Sarasota State
Cử nhân Khoa học Dữ liệu 2012
Kỹ năng:
Sử dụng thành thạo Excel
SAS Enterprise
Thành thạo SQL
Sản phẩm công việc mẫu:
Điều phối và khai thác dữ liệu: www.klawsonportfolio.website
Giải pháp thương mại điện tử: www.kaseylawsonsamples.website
**********************************
Xin chân thành cảm ơn tác giả vì những chia sẻ vô cùng bổ íchVOlun
- Bài viết gốc: https://media.ivolunteervietnam.com/guide-to-writing-an-analytics-resume.html
- Người dịch: Trần Công Thành
- Khi chia sẻ cần phải trích dẫn nguồn là “Người dịch: Trần Công Thành – Nguồn iVolunteer Vietnam”
Shortlink: https://ivolunteer.vn/z/8853
Trong quá trình tổng hợp và chia sẻ thông tin, các tình nguyện viên/ cộng tác viên/ thành viên rất khó tránh khỏi thiếu sót. Rất mong được độc giả cảm thông và góp ý tích cực để giúp iVolunteer Vietnam ngày một hoàn thiện & phát triển.
Lượt xem: 13
