Veri Bilimi

Veri Bilimci CV Örneği

Veri bilimi pozisyonları için ATS uyumlu — istatistik, programlama ve makine öğrenmesi projelerini öne çıkarır.

Modello consigliato: Nova

Veri bilimi CV'sinde 'neyi ürettiğin ve nasıl ölçtüğün' anlatılmalı.

Hangi şablon?

Nova — profesyonel tek kolon, ATS uyumlu. Çoğu veri bilimi ekibi hâlâ klasik CV tarayıcı; karmaşık 2 kolon layout parse sorunlarına yol açabilir.

Bölümler (önerilen sıra)

Kişisel bilgi → Özet → Teknik beceriler (Python, R, SQL, ML framework, cloud) → Projeler (öne çıkan 3-5) → Deneyim → Eğitim → Sertifikalar.

Projeler nasıl yazılır?

Her proje için 4 satır: problem → veri seti (boyutu, türü) → teknik (model/algoritma) → sonuç (metric: AUC 0.92, recall +%18). Bu format işveren dilini konuşur.

Yetenekler nasıl?

YIL belirt (Python 5 yıl, PyTorch 3 yıl). Seviye yazma — projelerin zaten seviyeyi gösterir.

Akademik yayın

NLP veya bilgisayarlı görü alanındaysan makaleler önemli; değilsen boşuna ekleme.

Domande frequenti

Le domande più comuni in questo settore.

Python mu R mi öncelikli?

Endüstri Python ağırlıklı (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow). Akademik pozisyon ve istatistik ağırlıklı rollerde R artı değer. CV'de hangisini yazdıysan proje detayında göster.

Kaggle yarışmaları eklenmeli mi?

Evet — özellikle ilk 5-10 yarışmada bitirme, derece veya medal varsa. Top 20 altı çok değerli; alt sıralar ancak portföy çeşitliliği için.

Online kurs (Coursera, Udemy) sertifikaları işe yarar mı?

Yalnızca prestijli olanlar: Andrew Ng Stanford ML, deeplearning.ai, MIT 6.0001. Yüzlerce online sertifika "her şeyi biliyorum" izlenimi yaratır — 3-5 seçkin sertifika yeterli.

ML algoritmalarını listeleyerek göstermeli miyim?

Beceri bölümünde 5-8 ana algoritma/family (Linear/Logistic, Tree-based, Boosting, NN, CNN, RNN, Transformer) yeterli. 30+ algoritma listesi güven düşürür.

Pronto a iniziare?

Scegli il modello giusto per il tuo settore e crea il tuo CV professionale in pochi minuti.

Inizia con questo modello ← Tutti gli esempi