Ciencia de Datos

Ejemplo de CV de Científico de Datos

Ejemplo de CV de científico de datos y guía de currículum: un diseño compatible con ATS que destaca proyectos de estadística, programación y aprendizaje automático.

Plantilla recomendada: Nova
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Antes de redactar tu currículum (CV) de «Científico de Datos», lee el ejemplo de abajo y crea el tuyo con la misma plantilla.

¿Cómo hacer un currículum de «Científico de Datos»?

En un CV de ciencia de datos se debe explicar 'qué produjiste y cómo lo mediste'.

¿Qué plantilla?

Nova — una sola columna profesional, compatible con ATS. La mayoría de los equipos de ciencia de datos todavía usan escáneres de CV clásicos.

Secciones

Información personal → Resumen → Habilidades técnicas (Python, R, SQL, framework de ML, nube) → Proyectos (3-5 destacados) → Experiencia → Educación → Certificaciones.

¿Cómo escribir los proyectos?

4 líneas para cada proyecto: problema → conjunto de datos (tamaño, tipo) → técnica (modelo) → resultado (métrico: AUC 0.92, recall +18%). Habla el idioma del empleador.

¿Cómo incluir las habilidades?

Indica el AÑO (Python 5 años, PyTorch 3 años). No escribas niveles; tus proyectos ya muestran tu nivel.

Preguntas frecuentes

Las preguntas más habituales en este sector.

¿Tiene prioridad Python o R?
La industria se centra en Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow). R es un valor añadido en roles académicos y con fuerte carga estadística. Muestra en el detalle del proyecto cualquiera que hayas escrito en el CV.
¿Se deben agregar las competencias de Kaggle?
Sí — especialmente si terminaste en el top 5-10, o si tienes clasificaciones o medallas. Estar por debajo del Top 20 es muy valioso; los puestos inferiores solo sirven para la variedad del portafolio.
¿Sirven las certificaciones de cursos en línea?
Solo las prestigiosas: Andrew Ng Stanford ML, deeplearning.ai, MIT 6.0001. Cientos de certificados reducen la confianza — 3-5 certificados selectos son suficientes.
¿Debo listar los algoritmos de ML?
En la sección de habilidades, de 5 a 8 algoritmos/familias principales (Lineal/Logística, Basados en árboles, Boosting, NN, CNN, RNN, Transformer) son suficientes. Una lista de más de 30 algoritmos reduce la confianza.

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