如果我一直往线程池里面放任务

NumPy 是什么?它是大名鼎鼎的使用 Python 进行科学计算的基础软件包，是 Python 生态系统中数据分析、机器学习、科学计算的主力军，极大简化了向量与矩阵的操作处理。除了计算外，它还包括了：

• 功能强大的 N 维数组对象。
• 精密广播功能函数。
• 集成 C/C++ 和 Fortran 代码的工具。
• 强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能

今日，NumPy 核心开发团队的论文终于在 Nature 上发表，详细介绍了使用 NumPy 的数组编程(Array programming)。这篇综述论文的发表距离 NumPy 诞生已经过去了 15 年。
 

在描述这些非技术技能时，唯一要记住的是每一个技能只写一句话(就像描述成就一样)。

4.将职位描述中的关键字与自己匹配

招聘经理在职位描述中使用关键词已不是秘密。在数据科学行业，它们包括技能、资格、证书和技术的名称。

让我们看看LinkedIn上的数据科学家招聘启事。可能比较耗时，但总要经历的。

帖子中的大部分关键字都有下划线，方便快速查找。
 

这听起来更有趣，对吧?

阅读你简历的招聘经理也会同意。

沟通和团队合作是最重要的软技能之一。

为什么?《2019年数据科学状态》报告称，因为大多数数据科学专业人员(约 60%)以 5 人或 5 人以上的团队工作。
 

你应该按哪个顺序列出技能?最好的办法是先拥有那些急需的技能，然后再转到“最不令人印象深刻的”，如果你愿意的话。另外，别忘了提供你对技能水平的评价，例如“初学者”、“中级”或“专家”。

学到了啥：列出你的顶级技能。他们将有助于吸引招聘经理的注意，并让他们知道你是否适合这份工作

2.对你的成就做一个详细而简明的概述

这是另一个重要的部分，值得放在你简历的上半部分。这是招聘经理想要的“秀，不要说”的部分。在面试中的提问揭露你的缺点之前，他们需要先被你的优点吸引。

你的主要目标是找到并列出你的主要职业成就。

以下是如何正确操作：

• 只使用相关成果。像“提供专家论文帮助学生提高学术写作能力”这样的成就听起来让人印象深刻，但要坚持与数据科学相关的成就。
• 包含数字。一个可量化的成就可以更好地证明你的影响力，例如，“使用定制机器学习算法分析营销流程，从而节省2000美元”的数字更令人印象深刻。
• 每个成就只使用一句话。你的简历应该放在一页纸上，所以要小心，把每一个成就限制在一句话之内。

专业提示：对每项成就使用“技能-活动-结果”公式。

以下是“使用定制机器学习算法分析营销流程以节省2000美元”示例中的这些部分：

• 技能：使用自定义机器学习算法
• 活动：营销过程分析
• 结果：节省了2000美元。

通过以这种方式在你的简历中列举你的成就，可以让它们直截了当、清晰明了。

3.解释，而不是列举，你的非技术技能

许多数据科学家犯了一个错误，用要点列表来展示他们的软技能。虽然提到它们很重要，但不要就这样置之不理。

我的意思是，像“口头交流”这样的东西，对读你简历的人来说，真正能说明你的什么呢?

这需要一些细节来证明你有多优秀，对吧?

下面是一些例子:

（编辑：周口站长网）

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