🤥 Наврал в резюме: 5 вариантов, что делать

Каждый из нас хотя бы раз в жизни хотел выглядеть немного лучше, чем он есть на самом деле. В этой статье хочется поговорить о том, что делать, если вы наврали в резюме, но очень хотите получить работу и теперь не знаете, как быть и что делать.
Чтобы не было казусов с ложью в резюме: забирайте наш курс для программистов:

Не хочешь преукрашивать в резюме — тогда забирай курс по Алгоритмам от базы до эксперт уровня:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

🔗 Ссылка на статью

🎯 Какая у вас цель изучения математики

Вот примеры целей, с которыми приходят к нам студенты:

— Хочу закрыть пробелы в статистике, понимать, когда и как применять статистические тесты. Моя цель — за год вырасти с начинающего аналитика до уровня middle-специалиста.

— Мне нужны фундаментальные знания в математике, чтобы понимать, что происходит «под капотом» у используемых инструментов и быстрее осваивать новые. Это позволит мне претендовать на более высокую зарплату в Data Science.

— Планирую устроиться в IT-компанию X и пройти собеседование. Для этого мне нужно подтянуть математику и быть готовым к любым вопросам.

— Хочу поступить в ШАД и успешно сдать вступительные экзамены с первого раза.

Попробуйте сформулировать свою цель уже сегодня. Изучайте математику, чтобы повлиять на ваш карьерный трек и финансовые перспективы
🔵 Математика для Data Science

🧑‍💻Зачем стремиться в ШАД

Во-первых, это уникальная возможность погрузиться в мир данных, математических идей и алгоритмов. Здесь вы сможете по-настоящему понять, как все это работает.

Во-вторых, программа обучения в области Data Science очень солидная: вы получите диплом и рекомендации, которые откроют двери к желаемой работе, возможно, даже в Яндекс.

В-третьих, ШАД поможет развить высокий уровень самоорганизации, что особенно важно для молодежи. Этот навык будет полезен вам на протяжении всей жизни, независимо от того, какой путь вы выберете.

По результатам внутреннего исследования Яндекса, 63% выпускников ШАДа после обучения сменили место работы на более интересное, каждый четвёртый занимается наукой, а каждый шестой через время начинает собственный бизнес или стартап. 83% опрошенных считают, что получили в Школе все необходимые знания для успешной карьеры в сфере анализа данных и машинного обучения.

Чтобы попасть в ШАД, нужны математические знания:
🔵 Математика для Data Science

📈 Как быстрее расти: три эффективных способа

▪️ Понимание сути работы: Избегайте выполнения задач, смысл которых вам неясен. Если вам поручают выполнить что-то конкретное, например, «добавить колонку в таблицу», но не объясняют, зачем это нужно — постарайтесь выяснить.

▪️ Работа в условиях неопределенности: Привыкайте действовать в ситуациях, когда нет четких указаний. Если перед вами стоит сложная задача и вы не знаете, как ее решить, не торопитесь сразу обращаться за помощью к начальству или заказчику. Попробуйте сначала самостоятельно проанализировать ситуацию

▪️ Принятие ответственности: Учитесь брать на себя ответственность за определенные участки работы. В некоторых компаниях это поощряется, но даже если условия не идеальны, постарайтесь найти возможности для роста. Получите контроль над определенным аспектом проекта и принимайте решения самостоятельно.

Аспектом быстрого роста также можно считать наш курс:
🔵 Основы программирования на Python

👩‍💻 Выпускница курса «Математика для Data Science»

Она начала свою карьеру с выбора курса «математика для Data Science». Начав с основ, она изучала школьную математику, потом мат. анализ: «Меня было не остановить» и научилась работать в области машинного обучения.

👉 Итог обучения:

Спустя несколько месяцев усердной работы, она поняла, что этот фундамент открыл новые карьерные возможности. Сегодня она применяет полученные знания на практике, решает сложные задачи, оптимизирует процессы и разрабатывает алгоритмы для реальных проектов. Его навыки структурированной работы с данными и глубокое понимание математики привели к предложениям от топовых компаний и проектам на фрилансе.

Готовы повторить его успех? Наш курс поможет вам заложить тот самый фундамент для будущей карьеры:
🔵 Математика для Data Science