紧扣求职意向：筛选课程的首要原则是与求职意向紧密关联。以应聘数据分析岗位为例，统计学、数据挖掘、机器学习等课程直接涉及岗位核心技能，应优先保留。这些课程体现了你在数据收集、分析、建模等方面的专业能力，让招聘者一眼就能判断出你的专业适配度。相反，与数据分析关联不大的课程，如大学语文、体育等，可考虑舍弃，避免分散招聘者注意力。
突出核心课程：每个专业都有其核心课程体系，这些课程是专业知识的精华所在。在筛选时，着重突出核心课程。比如，计算机科学专业的操作系统、数据结构、算法分析与设计等，它们是构建专业能力的基石。通过在简历中呈现这些核心课程，展示你对专业核心知识的掌握程度，让招聘者了解你具备扎实的专业基础，能够胜任相关工作。
依据课程成果：课程成绩和学习成果也是筛选的重要依据。如果某门课程成绩优异，或者在课程学习中取得了突出成果，如完成了高质量的课程项目、获得课程相关奖项等，这类课程应重点保留。例如，在市场营销课程中，你负责的市场调研项目获得了学校的一等奖，该课程就值得在简历中展示。成绩和成果是你学习能力和专业水平的直观体现，能增强简历的说服力。
考虑课程实用性：实用性强的课程更能吸引招聘者的目光。一些课程注重实践操作，能直接应用于工作场景。比如，应聘会计岗位，会计电算化、财务软件应用等课程能体现你在实际财务工作中的操作能力。相比理论性过强、实际应用较少的课程，这类实用性课程更能展示你对岗位的适应能力，提高求职竞争力。
兼顾课程广度：在突出重点的同时，也要适当兼顾课程广度。保留一些能体现你知识多元化的课程，展示你的综合素质。例如，学习工程专业的求职者，除了保留工程力学、材料力学等专业核心课程外，还可保留一门经济学相关课程，如工程经济学，体现你不仅具备专业技术能力，还对工程领域的经济知识有所了解，在工作中能从更全面的角度思考问题。
控制课程数量：简历篇幅有限，课程数量不宜过多，一般保留5 - 8门为宜。在筛选过程中，要严格把关，确保每一门课程都有其独特价值。对于一些内容相近的课程，可进行整合或选择最具代表性的一门。例如，数据库原理与数据库应用，可选择“数据库原理与应用”来涵盖两门课程的核心内容，使简历简洁明了。
