小编今天准备给大家一些关于数据分析师简历的建议，一起来看看吧！
1、数据分折师的工作经历怎么写含金量更高？
首先，工作经历需要由4个要素组成：公司名称+职位名称+工作时间+工作描述
区分你和其他候进的点就在于工作描述上。
很多数据分析师明明过往工作经历含金量不低，但硬生生把白己写得管通了，比如常见的4种错误描述：
①内容太多，写出一大段来增加HR的阅读成本。
②列举自我收获，比如通过x工作掌握了、锻炼了、提升了、获得了等。
③内容重复，不同工作经历由于职位相同，填写完全一致的工作内容。
④缺乏数据，仅叙述工作内容，但没有量化工作内容展示具体完成了哪些内容，达到了什么成就。
如果你想要提高自身工作描述的含金量，那么就需要包含3个要素：
主要工作内容+完成情况+最终结果（用数据展示）
但是由于数据分析岗位特点，我们在描写这一pat的时候还可以说明自己使用哪个工具，解决了哪个问题。
2、数据分折师怎么把顶目经历写得出彩？
很多数据分析刊师都有项目经历，但很多人常常会区分不出项目经历和工作经历。
项目经历指的是具有代表性的项目，写1-2个即可。
而工作经历是指在某家公司所做的工作，通常举例写3-6个。
项目经历是工作经历的补充，虽然非必要项，但是写得好也能分分钟为我们简历加分。
给大家一个标的框架：项目名称+项目时间+项目简价+自己做过什么努力+项目成果。
3、数据分折师职业技能怎么写更清晰？
首先，常见的办公室三件套：Word、PPT、Excel,可以写，但不是最佳选择。
因为这三项技能属于通用技能，适用于任何岗位，很难突出我们的竞净优势。
与数据分析相匹配，能突出我们求职优势的有：
Python,pandas、.numpy、.BDP、SQL语言等等。
具体职业技能可以根据岗位的招聘要求来选择。
此外，技能掌握程度不建议用数字或进度条，主观性太强，会造成我们自己和产生不同的理解。我们可以使用专业术语：初学、一般、拳握、熟练、精通，体现专业性。
4、数据分折师自我评价怎么写能和岗位匹配？
自我评价的目的是让HR快速ge到我们与岗位的匹配度，快快向我们发起面试邀约。
因此一份好的自我评价是与岗位匹配度高的。
如何体现匹配度高呢？
个人标签+职业技能+过往经历亮点
其中所谓的个人标签可以是名校毕业生、可以是经验丰富者，大家根据自身情况来写，关键是这个标签能让HR快速记住你。
5、数据分析的简历模板有什么不同？
数据分析这个岗位是较为严谨的，因此不建议大家使用充满设计感的简历模板。但现在是2022年了，HR的审美也绝非是呆板的。
