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1. **个人信息**：
- 首先，要清晰准确地填写基本个人信息。姓名务必真实且书写规范，联系方式选择常用且畅通的手机号码，邮箱要确保能及时接收邮件，建议使用专业的邮箱地址，比如以自己姓名拼音为主的邮箱，避免使用过于随意或带有不恰当字符的邮箱。
- 填写期望岗位时，明确写出“数据挖掘（校招）”，让招聘者一目了然。同时，注明期望的工作地点和薪资范围（可参考市场行情和自身能力），展现自己对求职的清晰认知。
2. **教育背景**：
- 从最高学历开始填写，列出学校名称、专业名称、入学时间和毕业时间。如果专业与数据挖掘相关度高，可适当强调专业课程，如数据结构、算法分析、机器学习、统计学等，突出自己具备相关的理论基础。
- 若在校期间有相关的课程项目，例如利用数据挖掘算法进行校园流量分析等，可详细描述项目背景、所承担的任务以及取得的成果，说明自己在项目中如何运用所学知识解决实际问题。
3. **项目经历**：
- 重点突出与数据挖掘相关的项目经历，按照时间顺序进行排列。对于加入数据挖掘研究小组的经历，详细描述针对的特定领域数据，比如医疗数据、电商数据等。
- 阐述在项目中提出的创新数据挖掘思路，例如采用了新的算法组合或改进了现有模型。说明实践验证的过程，包括数据采集、清洗、特征工程、模型训练与评估等环节。强调推动小组研究成果产出的具体贡献，如发表论文、获得奖项或为企业带来实际效益等。
4. **技能清单**：
- 列出掌握的数据挖掘工具和技术，如Python、R语言，以及相关的机器学习库（Scikit - learn、TensorFlow等）、深度学习框架（PyTorch等）。说明熟练使用的数据库管理系统，如MySQL、Oracle等。
- 提及熟悉的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类算法等，并简单描述对算法原理的理解和应用场景。
5. **获奖经历与证书**：
- 填写在校期间获得的与数据挖掘相关的奖项，如数学建模竞赛奖项、数据挖掘挑战赛奖项等，写明奖项名称、颁奖机构和获奖时间。
- 列出拥有的相关证书，如计算机二级证书、数据分析师证书等，证明自己具备相应的能力和知识水平。
6. **自我评价**：
- 简要概括自己的优势和特点，如对数据敏感，具备较强的逻辑思维和问题解决能力。强调对数据挖掘领域的热情和学习能力，表明能够快速适应新的技术和工作环境。
- 提及团队协作能力，结合在研究小组中的经历，说明自己如何与团队成员有效沟通和合作，共同推动项目进展和成果产出。
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