如果你经历过找第一份工作的阶段
你就会深有体会
不管你是大一、大二还是大四
你都会找第一份工作
都会经历这个循环圈的摧残
那么问题来了
找第一份工作前不可能有正式工作经验
你要怎么打破循环圈
用无经验的状态找到想要的工作呢
海投快是快，但是效果并不好。
就是因为你海投的那一份简历里，有你一股脑儿塞进去的所有技能和信息。
人的注意力是有限的，如果你放太多的次要信息进去，主要信息就会被忽视。
当面试官看到这样一份简历，他可能看到你的各种荣誉、活动，却并未看到你与应聘岗位的匹配性，这样敷衍的简历自然就被随手丢弃了。
图片来源于：百度
所以在写简历的时候最好一岗一简历，不同岗位之间要求差异是很大的。
你应该抓住跟岗位要求匹配的技能关键词来写，按照STAR法则，提取出能展示自己这项能力的经验，认真把关键词写得清楚明白。
“精通Excel操作”
“精通PPT制作”
“熟练掌握英语技能”
这样的话术熟悉吧。简历上最常见的就是一小句话带过的技能描述，但是这个精通和熟练到底是什么程度，面试官其实心中有数。
上图为咨询学生原本的简历，学生说这个简历可是他扣了两天脑袋写出来的，头都要秃了，嗯，导师看到两天扣出来的是这个成果也是感到头秃。
这样
模糊的描述对没有工作经验的同学其实并不友好
，本来就没有工作经验，再不突出这些基本技能，那这份简历还有啥亮点？
比如，
“熟悉Office技能”
就可以具体到某一种操作，才会显得更加真实具体。
1.熟练使用Word制作报告、信函；
2.熟练使用Excel完成简单数据录入并统计；
3.熟练使用PPT制作简单的演讲报告。
秃头之后导师还是给了学生一份标准的简历模板，按照模板修改完之后果然条理清晰了很多，正确的打开方式就应该是这样。
呈现出与目标岗位、企业匹配的样子
与人相处最重要是给人想要的，用别人想要被对待的方式对待他。
同理，面试官在面试前就对期望人才有个预估，这个预估在岗位要求里得以展现，那你
要做的就是呈现出对方预估的样子，将这个样子在简历中完美展示。
没有无价值的工作经历，只有写不好工作经历的人。
也许你之前没有完全对口的实习或工作经验，但很多不同经验下培养出的能力是共通的，底层逻辑是一致的。
所以你要学着更聪明一点，在不同岗位下更换不同的说法，
只要你了解了对方的招聘需求，依靠自己仅有的实习经历或活动经验，也要无限往对方的要求上面靠，写出花来。
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如果没有跟岗位相关的经历，或者参加的比赛跟目标岗位关联性不大，那怎么办？别担心，你还有软性的素质技能可以加分。
在我看来，除了硬技能要与应聘岗位匹配，招聘方要考虑控制招聘成本、维持人才稳定性的层面，因此
他们最看重的是
工作意愿强烈
、与公司价值观一致的人。
所以
你要清楚地了解这个公司，对这个公司有一个大概的认知，表现出对公司价值观的认
可。
有以下几个方法让你知道对方的价值观：
● 去这个
公司的官媒
看看这个公司平时做了什么，注重什么，有什么公司文化；
● 去这个
公司实地
看一看，员工的氛围和一般工作状态如何；不行的话就去结交公司的员工，从员工的口中了解；
● 从
公司产品
中摸索，看这个产品传达出了公司什么样的价值观和愿景。（面试官多半会问有了解过公司产品吗，你若了解过并有自己的理解，就说明你真的很上心，这是个很大的加分项。）
图片来源于：百度
除此之外，社团经历
、活动经验等要怎么写出来花来也是有技巧的
，切不可千篇一律写了参与过各种，拿过各种奖项。不然面试官会觉得你是个拿奖无数的好学生，但不是他想聘请来工作的职员。
要以结果为导向，多用数据和对比来展现自己在活动中的收获和成长
，证明自己的能力。如果是为面试而临时准备的作品，可以强调是在有限时间取得的有限成果，如果有机会入职一定能取得更大成果之类的，表达自己做事的积极性和热情。
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硬技能如何补充
但即便如此，还是很多同学问：“大学实习一片空白，如何写好简历？”、“没有拿得出手的经验，如何写好简历”......
额...，那这个“一片空白”到底是多空白啊？
如果空白到什么实习都没有，什么活动都没参加，编都找不出素材，那同学也该检讨大学生活都做了啥，然后赶紧补救去吧。
硬技能可是应聘的基本啊，起码你得能做事吧。
比如近期五大行招聘的职位中，明确要求应聘者要会Python；咨询公司也要求分析数据必会Python，几乎商科生求职都需要会Python了，那你说你学不学啊。
图片来源于：RBC官网
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因为Python能帮助Consultant更好地做出商业分析判断，比如在风险咨询中需要分析数据确定方法，就会依赖Python和R进行建模。
而
咨询行业会涉及大量数据分析
，随着数字化的迅猛发展，Python技能也逐渐成为了咨询公司部分岗位的“敲门砖”。
图片来源于：McKinsey官网
商科生学Python如此火热
就是因为它是
最接近人工智能
的语言
不久之后在金融圈内
它还会成为PPT一样的通用技能
所以商科生求职
一定要学好Python
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数据分析特训营
谷歌机器学习
VS
谷歌深度学习
由谷歌在职资深导师带领
远程授课结合线上项目指导
独立输出分析成果
