上海找工作hr最爱的大数据求职简历！

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　　一、不要在简历上写太多技术术语

　　应聘人最大的错误是在简历中填上技术术语。你的简历应该重点突出，直观地反映出你能为另一家公司做出的贡献，尤其是当你申请初级职位时。

　　如何避免这种问题?

　　不要列出你使用过的编程语言和库，告诉你你用它们做了什么，结果是什么。越简单越好。只需列出最重要的技能，突出重点，不要分散注意力。使用好的简历模板为不同职位设计不同版本的简历。

　　二、切忌自视过高

　　有时，由于有的毕业生良好的教育背景，对自己的评价过高。不可否认的是，一个关键的大学学位在对口专业确实可以给你带来更多的就业机会，但在许多情况下，教育不是最重要的因素。

　　当然，这并不意味着毕业生是傲慢的。在大多数情况下，学校教授的知识与企业实际使用的技能有很大的不同。实际的权衡能力对于项目时间节点、客户需求和技术瓶颈之间的平衡非常重要，但学校并不重视这些能力和知识传授。

　　如何避免这种问题?

　　使用真实数据集完成课程分配、系统地学习如何通过机器学习来解决问题、练习机器学习相关职位、咨询大数据行业的员工。

　　三、搜索岗位时不要太过于局限

　　大数据是一个非常新的领域。许多公司仍在探索。如果你在找工作时只搜索“大数据”，你会错过更多相关的工作。

　　有些工作没有大数据，但实际上也有类似的工作。

　　如何避免这种问题?

　　通过“能力要求”搜索工作(例如机器学习、数据显示、SQL数据库等)

　　通过工作职责寻找工作(例如预测模型构建、A/B测试、数据分析等)

　　通过作业中使用的技术堆栈搜索作业(例如python、r、scikit-learn、keras等)

　　搜索更相关的职位(如数据分析师、机器学习工程师等)

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