Gagnagreinir Kynningarbréf Dæmi

Inngangur

Gagnagreiningarkynningarbréf eru orðin líkleg til að nota tæknilegar orðasambönd sem ráðningarstjórinn þekkir ekki — eða þvert á móti, nota þær á þann máta að enginn taki eftir þeim. "Ég hef þekkingu á SQL, Python og PowerBI" hljómar eins og flestir aðrir. Vandinn er að þú ert ekki að sýna hvað þú gerðir með þau tæki og hvað breyttist vegna þess.

Gagnagreining er starf þar sem verðmætið kemur ekki af tækninni heldur af því að tengja gögn við viðskiptalegar ákvarðanir. Kynningarbréfið á að endurspegla þetta.

Þetta dæmi sýnir kynningarbréf Söndru Magnúsdóttur sem hefur þriggja ára reynslu hjá Klappir og sækir um starf sem gagnagreinir hjá Íslandsbanka.

Opnunin

Sandra opnar með einni setningu sem sýnir hvernig hún vinnur: "Hjá Klappir þróaði ég gagnalíkan sem greindi orkunotkun 1.400 fyrirtækja og hjálpaði söluteyminu að forgangsraða viðskiptavinunum sem höfðu mestar líkur á að uppfæra þjónustu — þetta leiddi af sér 22% aukningu í pípugildi á þriggja mánaða tímabili." Þetta er eitt dæmi sem sýnir alla faglega búskapinn: gögn, aðferðafræði, fjöldi og viðskiptaleg niðurstaða.

Ábending: Gagnagreiningarkynningarbréf verður alltaf að vera með eitt tiltekið verkefni þar sem þú útskýrir gögnin (hvað var magn og tegund), aðferðina (hvaða tæki og hvers vegna) og niðurstöðuna (hvað breyttist í viðskiptalegu samhengi).

Meginmál

Sandra útskýrir tæknilega búskapinn í samhengi. Hún vinnur með Python (pandas, scikit-learn, matplotlib), SQL (PostgreSQL og dbt), og Tableau. Hún hefur reynslu af því að þróa og viðhalda gagnalínum í AWS og hefur unnið nána samvinnu við vörustjóra og söluteymi til að þróa mælaborð sem eru í daglegri notkun — ekki bara skráð og gleymt.

Hún útskýrir einnig tæknilega áskorun sem hún leyst hjá Klappir: orkunotkunargögn voru í þremur ótengdum kerfum sem framleiddu gögn á mismunandi tíðni. Hún þróaði samþættingarlínu sem samræmdi þessi gögn í eitt mælaborð og minnkaði mannavinnslu í gagnavinnslu um 12 klukkustundir á viku.

Hún útskýrir hvers vegna Íslandsbanki: stofnunin er að fjárfesta í gagnasafnþjónustu og gervigreindarlíkönum til að bæta persónulegar lánaráðleggingar — sem er nákvæmlega það sem Sandra vill þróa á næstu árum í fjármálalegum samhengi þar sem gögn eru bæði flókin og viðkvæm.

Lokunin

Sandra lýkur með hlekk á GitHub-safn með einu þriggja mánaða rannsóknarverkefni sem hún gerði á opnum gögnum Fjármálaeftirlitsins. Þetta er besta mögulega lokuning — hún biður ráðningarstjóra um að sjá verk hennar, ekki bara treysta orðum hennar.

Algeng mistök

Að lista tæki án samhengis: "SQL, Python, R, Tableau, PowerBI, Excel" er þýðingarlaust. Segðu hvar og hvers vegna þú notaðir þau og hvað þú gerðir með þau.

Að gleyma viðskiptalegu samhengi: Gagnagreining sem er aðeins tæknileg er hálfgerð. Útskýrðu alltaf hvað niðurstöðurnar þýddu fyrir reksturinn — auknar tekjur, minni kostnaður, betri ákvarðanagrundvöllur.

Að skrifa of tæknilegt kynningarbréf: Ráðningarstjórinn hjá HR-deildinni er ekki gagnagreinir. Skrifaðu svo að fagmaður án tæknilegrar bakgrunns geti skilið hvað þú gerðir og hvers vegna það skipti máli.