#英文自傳篇
推薦甄試&年後轉職都要的英文自傳
你準備好了嗎?
[英文履歷要多長?一頁最佳,千萬不要超過二頁]
無論是大學推甄的備審資料準備,或是求職面試時需要的自我介紹,就算你的科系、工作不一定要用到英文,但有一份英文自傳在手,能力和身價就是高人一等,讓你在眾多的面試者中脫穎而出。
但對英文寫作的新手來說,要如何寫出一份流暢的履歷呢?如果一開始真的沒頭緒,網路上的確有許多範例可供參考!但請記得,一定要依自己的寫作能力「改寫」成符合自己程度的文字,切忌照抄,因為在面試時,如果面試官問你為何會用這個片語而不是那個片語,你卻答不上,這時反而會被嚴重扣分!
[文法跟標點符號正確,就嬴了一半]
所以,網路上的自傳,建議拿來參考就好,最好就是用自己會的句型去「換句話說」,取代原本的句子,才比較不會被看破手腳!而在寫作時,能不能寫出很厲害的句子,並不是重點,能夠做到「文法單字正確」、「標點符號使用正確」,就是一份還不錯的英文履歷了。尤其現在的WORD檔都有文法檢查功能,想避免文法、標點的錯誤並不困難。
自傳的撰寫,其實就屬於一般英文寫作,想練好英文寫作,並沒有想像中那麼困難,建議可以從常用的句型下手,再從句型強化字彙片語、文法時態等等能力,只要學的句型愈多,字彙跟文法也能跟著提升,進而讓英語力全面升級。而如果有一對一的寫作家教,還可以針對你的英文自傳、英文備審計畫等,給予建議,再加上大量練習,那更是事半功倍,短時間內寫作力就能大幅提升。
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一對一英文寫作指導
https://reurl.cc/GV0gED
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✅ 課程說明
成為一個完整的資料科學家和機器學習工程師! 加入一個由20多萬名工程師組成的線上社群,參加一個由行業專家教授的課程,這些專家實際上為矽谷和多倫多等地的大公司工作過。 這是一個剛剛在 2020年 1 月推出的全新機器學習和資料科學課程! Andrei 課程的畢業生現在在谷歌、特斯拉、亞馬遜、蘋果、 IBM、 JP 摩根、 Facebook 等頂級科技公司工作。
從頭開始學習資料科學和機器學習,得到聘用,並在 Udemy 的最現代、最新的資料科學課程(我們使用最新版本的 Python、Tensorflow 2.0 和其他程式庫)的道路上享受樂趣。 本課程的重點在於提高效率: 不要再花時間在令人困惑的、過時的、不完整的機器學習教程上了。 我們非常自信,這是你找遍任何地方才能找到的最全面、最現代的課程(我們知道,這是一個大膽的陳述)。
這個綜合性的、基於專案的課程將向你介紹資料科學家的所有現代技能,在這個過程中,我們將建立許多真實世界的專案,新增到你的履歷組合中。 你可以訪問 Github 上的所有程式碼、工作簿和模板( Jupyter Notebooks ) ,這樣你就可以馬上把它們放到你的作品集中了! 我們相信這門課程解決了進入資料科學和機器學習領域的最大挑戰: 在一個地方擁有所有必要的資源,並學習僱主想要的最新趨勢和工作技能。
課程將是非常實際的,因為我們將帶領你從頭到尾成為一名專業的機器學習和資料科學工程師。 課程提供兩個路徑。 如果你已經知道程式設計,那麼你可以直接進入並跳過我們從頭教你 Python 的部分。 如果你是全新的,我們將從一開始就教你 Python 以及如何在現實世界中使用它來完成我們的專案。 不要擔心,一旦我們通過了像機器學習 101 和 Python 這樣的基礎知識,我們就可以進入高階主題,像神經網路、深度學習和轉移學習,這樣你將能夠在真實世界中實踐,並為實戰做好準備(我們向你展示完全成熟的資料科學和機器學習專案,並給你程式設計資源和備忘錄) !
本課程的主題包括 :
✅ 資料探索與視覺化
✅ 神經網路和深度學習
✅ 模型評估與分析
✅ Python 3
✅ Tensorflow 2.0
✅ Numpy
✅ Scikit-Learn
✅ 資料科學與機器學習專案和工作流程
✅ 在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
✅ 轉移學習( Transfer Learning )
✅ 影像辨識和分類
✅ 訓練/測試並交叉驗證
✅ 監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
✅ 決策樹和隨機森林
✅ 整體學習( Ensemble Learning )
✅ 調整超參數( Hyperparameter Tuning )
✅ 採用 Pandas 資料框解決複雜任務
✅ 採用 Pandas 處理 CSV 檔
✅ 採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
✅ 使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
✅ 如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
✅ 如何為你的分析清理並準備你的資料
✅ K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
✅ 支援向量機( Vector Machines )
✅ 迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
✅ 如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
✅ 如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
✅ 配合 Google Colab 採用 GPUs
到本課程結束時,你將成為一名完整的資料科學家,可以在大公司找到工作。 我們將利用我們在課程中學到的一切來建構專業的真實世界專案,比如心臟病檢測、推土機價格預測器、犬種影像分類器等等。 到最後,你將有許多你已經建立的專案向其他人炫耀。
事實是: 大多數課程都教你資料科學,而且就只這樣。 他們會告訴你如何開始。 但問題是,你不知道接下來要往哪去,也不知道如何建立自己的專案。 或者他們會在螢幕上顯示大量的程式碼和複雜的數學運算,但是他們並沒能好好地解釋清楚到你能夠自己去解決現實生活機器學習問題的程度。
無論你是程式設計新手,還是想提高你的資料科學技能,或者來自不同的行業,這門課程都是為你而設的。 這個課程不是讓你在沒有理解原則的情況下編寫程式碼,這樣當你完成這個課程的時候,除了看另一個教學,你不知道還能做什麼。 不! 這門課程將推動你且向你挑戰,從一個完全沒有資料科學經驗的初學者,到成為一個可以滿載離開、忘記 Daniel 和 Andrei、建立自己的資料科學和機器學習工作流程的人。
機器學習在商業行銷和金融、醫療保健、網路安全、零售、運輸和物流、農業、物聯網、遊戲和娛樂、病人診斷、詐欺檢測、製造業的異常檢測、政府、學術 / 研究、推薦系統等等方面都有應用。 在這門課程中學到的技能將為你的職業生涯提供許許多多的選擇。
你聽到許多像人工神經網路或人工智慧等敘述,完成本課程,你將對這些詞有深刻的了解。
現在就加入課程,加入我們社群,在這個行業獲得支持,學習資料科學和機器學習。 我們保證這比任何關於這個話題的訓練營或者線上課程都要好。 課堂內見!
https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/
新手家教履歷 在 瑞秋空姐教室~Rachel's Makeup Studio Facebook 的精選貼文
下週就是星宇航空的面試囉 , 如果沒有準備方面的同學 , 新手請一定要觀看瑞秋老師的分享 , 另外無法上課同學 , 這也有我們同學錄取星宇航空面試考題分享 , 在以下連結第24篇文章 , 祝大家都能面試成功=> http://www.skywow.idv.tw/phpbb3/viewtopic.php?f=4&t=2617&start=20
[課程資訊]
1).目標是空地勤或高端秘書 , 6月暑期包套課開班了 => http://www.skywow.idv.tw/phpbb3/viewtopic.php?f=3&t=2782
2).如果你中英口說是弱點 , 面試易緊張 , 6月中英文家教班適合你 => http://www.skywow.idv.tw/phpbb3/viewtopic.php?f=3&t=2783
想學空姐妝 , 美姿美儀 , 各家考題 , 擬真面試 , 空姐影視 , 履歷撰寫 , 空地勤資訊 , 空勤演講..全都在瑞秋空姐教室 => http://www.skywow.idv.tw/
新手家教履歷 在 家教新手攻略01 履歷篇 - 工作板 | Dcard 的推薦與評價
家教新手 攻略01 履歷篇. 工作. 2018年8月28日10:26. 2021.9.13更新:最近想要重新編排一下內容,希望可以幫到需要的人,有想聽的主題歡迎留言跟我說. ... <看更多>
新手家教履歷 在 家教經驗分享-由新手變為老手- tutor | PTT職涯區 的推薦與評價
最近看板上為了經驗的問題吵得沸沸揚揚想和大家分享一下我做為家教一年來從新手 ... 此後稱一號家教) 是在BBS上面投的履歷當時的狀況是家長請人幫忙找家教時家長出國 ... ... <看更多>
新手家教履歷 在 [分享] 給家教新手的建議- 看板tutor - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
大家一開始接家教時, 管道多半是家教社及104, 少部分是學長姊或朋友介紹
朋友介紹的先不講, 如果是要透過家教社去接第一個家教, 我的經驗是非常困難
如果你的校系及學經歷不夠好, 想接到case更是難上加難
家教社根本不懂老師的價值, 我本身校系及經歷都還不錯
但即使這樣, 要透過家教社接到case也費了很大功夫
個人覺得家教社喜歡介紹兩種人給家長:
1. 本科系的學生(有些人一直接, 教沒多久被fire, 然後很快又在家教社接到新case)
2. 過去接case成功率很高的老師(通常這些老師的教學品質確實也比較好, 但新手
連經驗都沒有, 遑論成功率高)
另外家教社不但幾乎不幫你篩選case, 時薪及科目給你亂談, 還常常會有地雷case
(那種換過好幾個老師的幾乎都是家長或小孩有問題, 遇到這種就別去教了)
如果真的沒朋友幫你介紹case, 個人有以下建議:
1. 去補習班應徵輔導老師, 這樣履歷會好看些
2. 平時跟家教社打好關係, 請他多幫你留意適合的case, 在網頁上看到中意的就
直接打電話過去問(不過有些家教社會要你先留言)
3. 接時薪較低但家長態度很好的case(這類通常是家境沒很好, 所以時薪出不高)
, 但如果是那種家長刻意壓低價格的就不要接, 這類家長會要求一堆, 而且不
尊重老師, 另外你也別指望這樣的家長幫你介紹新case
在電話中我會先問學生唸什麼學校, 成績如何(可以問前幾次考試考幾分)
學校用什麼版本, 目前的學校進度, 學生用什麼參考書, 以及第一次上課想要上什麼
這樣可以事先先做準備, 不然新手真的很容易被問倒, 而且上課也會很沒條理
面試時注意儀容, 早到3~5分鐘, 最好準備一些資料(讀書方法或講義等)
這樣比較不會到時不知道要講什麼, 而且也比兩手空空有誠意的多
可以問家長, 小孩的成績是從哪時候開始下滑, 平時的讀書習慣如何
家長覺得原因是什麼, 希望你給怎樣的幫助, 有沒有什麼期許或要求
小孩以前有沒有補習或請過家教, 成效如何以及小孩的反應如何
另外薪水多少, 何時結算等等, 這些也要講清楚
不要把自己定位成來應徵工作, 請把自己想成是來幫助小孩學習的
我會從言談中了解這家長是不是個好家長, 如果發現家長態度差就謝謝不再連絡
然後想想自己能不能對小孩有幫助, 有方法改善小孩的學習情況嗎?
如果你一點想法都沒有, 只把家教當成賺外快, 請你不要去誤人子弟
新手不要想去跟人家談價錢, 趕快接到第一個累積經驗才是重點
如果你很用心, 3~4個家長中至少會有一個會主動幫你介紹case, 這時可主動提高價碼
家長會幫你介紹表示他覺得你教的不錯, 這和家教中心介紹你時, 家長還不知道你教
的如何的情況不同, 所以這時的你是有本錢談價格的, 但要拿捏妥當, 不要給新家長
不好的印象, 另外我覺得新手還是應把累積經驗放在第一要位, 能有新case就盡量接
下來, 而且家長介紹的case通常對方家長也很客氣, 比家教社的好太多了。對於新手
而言, 為了爭取時薪多100元而放棄這種機會太可惜了。只要你夠用心, 學生成績有
進步, 自然會有許多家長幫你介紹新的case, 每個case都調漲一些, 很快地時薪就會
到你想要的水平。
我只有前兩個家教是從家教社找的, 但那個家教不是很好的經驗, 我後來也沒教了
第3個case是朋友介紹的, 很幸運地這位家長會幫我介紹新case
(即使你的教學讓小孩進步很多, 家長也很滿意, 但我的經驗是只有3~4成會幫你介紹
新case, 所以第3次就遇到真的是運氣好), 之後的case就都是家長介紹的了
(好多 =.=", 換下一篇好了)
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