Dikkat Çeken Bir Veri Bilimci Özgeçmişi Hazırlama [2026 İçin Nihai Rehber]

Veri bilimi, modern iş piyasasının en rekabetçi alanlarından biri olup dünyanın dört bir yanından hevesli uzmanları kendine çekiyor. Veri bilimci olmak; cazip kariyer olanakları ve yüksek maaşlarla ayrıcalıklı bir çevreye adım atmak demek. Bu alana olan ilgi giderek artıyor, veri profesyonellerine talep sürekli yükseliyor; ancak adaylardan beklenen gereklilikler de bir o kadar zorlu. Gerekli olanlar hakkında daha fazlasını veri bilimci nasıl olunur rehberimizde okuyabilirsiniz. 

Bir veri bilimi pozisyonu için başvuranların ilk ve önemli adımı, işe alım uzmanını/işe alımcısını etkileyecek ve size mülakat kapısını açacak etkili bir özgeçmiş yazmaktır. Alanda hâlihazırda çokça iş deneyimi olan uzmanlar için bu nispeten kolayken, giriş seviyesindeki veri bilimciler için oldukça zorlayıcı olabilir ve şu tür soruları gündeme getirebilir: İş deneyimi eksikliğimi nasıl telafi edebilirim? Veri bilimiyle tam olarak alakalı olmasa da önceki iş deneyimimi ve/veya eğitimimi anlatmak iyi bir fikir mi? Hangi bölüm önce gelmeli: eğitim mi deneyim mi? Hangi projeleri eklemeliyim ve kaç tane? Yumuşak becerilerimi listelemeli miyim? Özgeçmişime renk katmalı mıyım? Özetle, kalabalığın arasından nasıl sıyrılır ve veri bilimci olarak işe girme hedefine nasıl yaklaşırım?

Bu yazıda, işe alım uzmanlarının ve işe alımcıların dikkatini çekecek, etkileyici, profesyonel ve kolay okunur bir veri bilimci özgeçmişini nasıl hazırlayacağınıza dair bazı temel ipuçlarını ve püf noktalarını ele alacağız.

Özgeçmişinizin Yerleşimini ve Biçimlendirmesini Etkili Şekilde Nasıl Organize Edersiniz

Dikkat etmeniz gereken ilk konulardan biri, yazınızı işe alımcılar ve işe alım yöneticileri için kolay okunur kılacak şekilde nasıl yerleştireceğinizdir. Kolay sindirilebilir, hızlıca taranabilir ama sizi öne çıkaracak kadar detay içermesini istersiniz. İşte bazı ipuçları:

Özgeçmişinizi tek sayfaya sığdırın

Eğer özgeçmişinize çok fazla bilgi koymayı planlıyorsanız bu tavsiyeye uymak zor olabilir. Hatta sezgilere ters de gelebilir; potansiyel işvereni etkilemek için tüm deneyiminizi, eğitiminizi, başarılarınızı ve becerilerinizi ayrıntılı şekilde anlatmak daha iyi değil mi? Peki bu bir sayfadan fazlasını kaplarsa? Her şeye rağmen özgeçmişinizi her zaman yalnızca bir sayfa tutmanız şiddetle tavsiye edilir.

Deneyim ve başarılarınızı özlü biçimde aktarabilmek, iletişim becerilerinizi göstermenin harika bir yoludur.

Bir özgeçmiş şablonu seçin

Özgeçmişinizi sıfırdan oluşturup kendi zevkinize göre düzenleyebilseniz de, çevrimiçi bir özgeçmiş oluşturucu kullanarak mevcut şablonlardan seçmek zaman kazandırır. Alternatif olarak Google Docs veya MS Word koleksiyonlarından uygun bir ücretsiz şablon seçebilirsiniz. Bu tür şablonlar genellikle sade, görsel olarak çekici, iyi biçimlendirilmiş, okunaklı, kullanımı kolaydır ve tek sayfaya çok bilgi sığdırmanıza yardımcı olacak şekilde tasarlanmıştır; kalabalık ve bunaltıcı görünmezler.

İşinize yarayabilecek bazı özgeçmiş oluşturucular şunlardır:

• Resume
• Zety
• Resume Builder
• Canva
• CakeResume
• VisualCV
• ResumeCoach

Yukarıdakiler de dâhil olmak üzere birçok özgeçmiş oluşturucu, yeterince işlevsel ücretsiz şablonların geniş bir yelpazesini ve daha gelişmiş ücretli sürümleri sunar. Veri bilimci özgeçmişiniz için şablon seçerken, siyah-beyaza ek 1 veya 2 renkten fazlasını kullanmayan sade şablonları, süslü ve rengârenk olanlara tercih edin. İkincisi, yaratıcı görünümlü özgeçmişlerin işvereni etkileyebileceği sanat veya tasarım gibi alanlar için daha uygundur. Bizim durumumuzda gereksiz süslemelerden kaçınmak daha iyidir.

İki sütunlu bir düzen düşünün

İki sütunlu (ve belki ekstralar için dar yan sütunlu) bir şablon seçmek, sayfanın dikey alanını daha verimli kullanmaya yardımcı olur. Böylece özgeçmişinize daha fazla bilgi koyabilir ve farklı bölümleri mekânsal olarak daha iyi organize edebilirsiniz.

Verimli biçimlendirme kullanın

Bu ipuçları, özgeçmişinizi sıfırdan oluşturmak veya mevcut bir şablonda değişiklik yapmak isterseniz işinize yarar:

• Şık bir yazı tipi kullanın
  • İyi örnekler: Calibri, Times New Roman, Arial, Verdana, Cambria, Tahoma, Georgia
  • Kötü örnekler: Comic Sans MS, MS Gothic, Ink Free, Agency FB, OCR A Extended
• Yeterli punto kullanın: metin için 11-12pt, bölüm başlıkları ve üst bilgi için 14-16pt
• Bölüm başlıklarını ve üst bilgiyi kalın yapın
• Kalın, italik, kalın-italik ve altı çizili gibi çok fazla metin stilinden kaçının
• Satır aralığını 1-1,15 kullanın
• Sıkıcı siyah-beyaz bir özgeçmişten kaçının—öne çıkması için biraz renk ekleyin ama abartmayın, 1-2 renk yeterlidir
• Görsel efektler, süslemeler veya gereksiz simgelerden kaçının
• Özgeçmişinizin temiz, düzenli ve kolay takip edilir görünmesi için madde işaretleri kullanın

Biçimi tutarlı tutun

Bu, çeşitli üslup özellikleriyle ilgilidir. Örneğin, özgeçmişinizin farklı bölümlerinde madde işaretleri kullanıyorsanız, örneğin boş kareler gibi tek tip bir stil kullanmalısınız. Aynı şey girinti, yazı tipi stili, tarih biçimi vb. için de geçerlidir. Neyse ki özgeçmişinizi bir çevrimiçi oluşturucuda hazırlarsanız, bu öğelerin ve biçimlerin çoğu genellikle önceden tanımlıdır.

Veri Bilimci Özgeçmişi İçeriği İçin En İyi İpuçları

Etkileyici bir CV veya özgeçmiş hazırlarken neyi dahil edip neyi çıkarmak gerektiğini bilmek zor olabilir. Ancak, bu önemli ipuçlarıyla hızlıca 

Ana özgeçmiş oluşturun

Veri bilimi işleri için başvurmaya başlamadan önce bir "ana özgeçmiş" oluşturmak mantıklıdır. Bu, 2-3 hatta daha fazla sayfa tutabilen, tüm iş deneyiminizi, eğitimlerinizi, projelerinizi, teknik ve yumuşak becerilerinizi ve diğer başarılarınızı içeren çok ayrıntılı bir özgeçmiş sürümüdür.

Başka bir alandan veri bilimine geçiş yapmaya çalışan biriyseniz, ana özgeçmişinize önceki işlerinizden deneyimlerinizi eklemeyi düşünün; tahmin ettiğinizden daha fazla aktarılabilir beceriniz olabilir. Doğal olarak, ana özgeçmişinizde her bölüm veya alt bölüm için çokça madde olabilir. Bunu tamamladıktan sonra, çeşitli veri bilimi pozisyonlarına başvurularınız için kolayca temel olarak kullanabilirsiniz; ana özgeçmişinizin bir kopyasından gereksiz ayrıntıları, bölümleri ve maddeleri çıkarıp her başvuruya uyarlayın.

Özgeçmişinizi her iş ilanına göre özelleştirin

Bu adım, başvuru sürecinizde hayati öneme sahiptir. Özgeçmişinizin öne çıkma şansını artırmak için başvurduğunuz her pozisyona göre özelleştirmeniz gerekir. Bir işe alım yöneticisi genellikle her gün çok sayıda başvuru alır; bu nedenle her birini daha ayrıntılı incelemeye değer olup olmadığına karar vermeden önce yalnızca birkaç saniyesi olabilir. Bu yüzden özgeçmişinizin dikkatlerini çekmesi kritik önem taşır.

Burada en iyi yaklaşım, iş tanımını dikkatle okuyup şirketin bir adayda aradığı tüm "istek listesini" ve gereklilikleri anlamaktır. Bu gerçeklere dayanarak, özgeçmişinize bu aranan becerileri dahil edin ve vurgulayın. İlan edilen ilgili anahtar kelimeleri mümkün olan her yerde kullanmak esastır; bu, şirketin kullanabileceği aday takip sistemi (ATS) süzgecinden geçmenize ve insan gözlerine ulaşmanıza yardımcı olacaktır.

İş tanımını yakından okumanın yanı sıra, şirketin kendisi hakkında bilgi edinmek de her zaman iyi bir fikirdir. Şirketin web sitesini, misyonunu, değerlerini, sosyal medyasını, ürün ve hizmetlerini inceleyin; böylece bu işverenin başarılı bir adayda ne aradığını daha iyi anlayabilirsiniz. Özgeçmişiniz, bu şirket için mükemmel bir eşleşme olduğunuzu ve işin büyümesine katkı sağlayabilecek potansiyele sahip olduğunuzu göstersin. Her şirket, herhangi bir işi isteyen uzmanları değil, tam da bu işi isteyenleri arar.

Kısa ama bilgilendirici olun

Artık veri bilimci özgeçmişinize neyi dahil edeceğinizi tam olarak bildiğinize göre, bu bilgileri özlü, net, ilgili ve iyi sunulmuş olacak şekilde yeniden çalışın ve uyarlayın. İş tanımında belirtilmeyen veya ima edilmeyen ve bu role ek değer katmayan hiçbir şeyi dahil etmeyin. Özgeçmişinizi öz, amaçlı ve bilgilendirici tutun. Madde ifadeleri kısa olmalı ve birkaç satıra yayılmamalıdır.

Ters kronolojik sırayı izleyin

Ters kronolojik sıra, eğitim ve iş deneyimi bölümleri için en yaygın ve tercih edilen biçimdir. En güncel deneyim en üstte olmalı, ardından bir önceki vb. Bu, işe alım yöneticisinin mesleki gelişiminizi ve son başarılarınızı hızla takip etmesini sağlar.

Sade ama etkili bir dil kullanın

Basit ve net bir dil kullanmak, iletişim becerilerinizi göstermek için bir başka yoldur. Bunu etkili yapmak için şu önerileri aklınızda tutun:

• Özgeçmişinizi teknik jargonla doldurmayın. Başvurduğunuz pozisyon yüksek düzeyde teknik bilgi ve beceri gerektirebilir; ancak özgeçmişinizi ilk okuyacak kişi bir işe alım yöneticisi veya işe alımcıdır. Şirkette işe alımdan sorumlu kişinin geçmişi farklı olabilir ve aşırı teknik jargon kafa karıştırıcı gelebilir. Bu yüzden yazınızı, şirket için yaratabileceğiniz potansiyel değeri herkesin anlayabileceği şekilde yazdığınızdan emin olun.
• İş tanımını rehber olarak kullanın; eğer jargonla doluysa sizin de biraz daha teknik tınlamanız sorun değildir. Aksi halde, ilanda geçen başlıca algoritma ve teknikleri belirtmekle yetinin.
• Özlü cümleler yazın.
• Özgeçmişinizin zaman kipini tutarlı tutun.
• Şişirilmiş sözcüklerden kaçının. Facilitate yerine help, utilize yerine use, administrate yerine manage, sophisticated yerine complex gibi kelimeler kullanın.
• İş deneyiminizi, projelerinizi ve başarılarınızı anlatırken anlamlı fiiller kullanın. Örneğin worked, made veya participated gibi fiiller yerine built, automated, optimized gibi sözcükleri tercih edin. Bu ipucunu yazının ilerleyen kısmında daha ayrıntılı ele alacağız.
• Aşırılık belirten sıfatları (en yüksek, en iyi, en önemli vb.) ve experienced, strong, considerable, efficient gibi kulağa güçlü gelen ama çok bilgilendirici olmayan sıfatları somut metrikler ve sonuçlarla değiştirin. Bu güçlü kelimeleri (experienced, deep, proven vb.) özgeçmişinizin özet bölümünde ölçülü kullanın.
• Teknik geçmişi olmayan bir arkadaşınızdan özgeçmişinizi okumasını isteyin. Geri bildirim isteyin: Yeterince kolay takip ediliyor mu? Dil net ve basit mi? Temel mesleki başarılarınızı aktarabildiniz mi?

Hata ve yazım yanlışlarını kontrol edin

Önemsiz gibi görünen hatalar ve yazım yanlışları işe alımcı üzerinde olumsuz bir izlenim bırakabilir ve özgeçmişinizin elenmesine yol açabilir. Dilbilgisi ve yazımınızı özel bir çevrimiçi hizmetle (Grammarly veya benzeri) iki kez kontrol edin ve birinden olası yazım hatalarını veya hataları incelemesini isteyin.

Özgeçmişinizi gerçek bir kişiye gönderin

Özgeçmişler genellikle işe alımcının eline geçmeden önce, ATS (aday takip sistemi) adı verilen bir makine öğrenimi programından geçer; bu sistem, özgeçmişin insanlara iletilmeye değer olup olmadığına karar verir. Bu adımı atlamak için özgeçmişinizi doğrudan işe alım yöneticisine, hatta pozisyonun bağlı olduğu birimin teknik yöneticisine göndermeyi deneyin.

Veri Bilimci Özgeçmişinizin Genel Yapısı Nasıl Olmalı

Beceri ve proje bölümlerini ekleyin

Yukarıdan aşağıya önerilen sırayla, tipik bir veri bilimci özgeçmişinde yer alması gereken bölümler şunlardır:

• İletişim Bilgileri
• Özet (veya Hedef)
• İş Deneyimi (veya sadece Deneyim)
• Projeler
• Beceriler
• Eğitim
• Ek bölümler

Bu başlıkların sırası nispeten esnek olabilir ve her bölümün önemini yansıtmalıdır; dolayısıyla ilk gelenler, sonrakilerden daha fazla yer kaplamalıdır. İki sütunlu özgeçmiş tasarımında (tercih edilen), işe alımcıların genellikle özgeçmişi sol üstten sağ alta doğru taradığını unutmayın. Bu nedenle, en ilgili bilgileri sayfanın sol üst kısmına koyduğunuzdan emin olun.

Bölümlerinizin sırasını optimize edin

Özellikle İş Deneyimi, Projeler, Beceriler ve Eğitim bölümlerinin en iyi sırası, 2 faktöre bağlıdır:

1. Gerçek deneyiminiz. Burada farklı senaryolar bulabiliriz:
   • İlgili uzun iş deneyiminiz varsa, özgeçmişinizde bu bölümü önceliklendirin; eğitim bilginizi önemli ölçüde kısaltın, hatta ek projelerinizi bile çıkarmayı düşünün.
   • Deneyimi sınırlı yeni mezunsanız, eğitim bölümünü öne alın, mezuniyet notlarınızı ekleyin (elbette yüksekse) ve ders çalışmalarınızı veya tezinizi daha ayrıntılı anlatın.
   • Veri biliminde sınırlı deneyiminiz varsa ve ağırlıklı olarak serbest projelerde çalıştıysanız, Projeler ve İş Deneyimi bölümlerinin yerini değiştirin (veya bunları Deneyim adıyla tek bir bölümde birleştirin), varsa veriyle ilgili stajlarınızı ekleyin ve becerilerinizi ayrıntılandırın.
   • Başka bir alandan veri bilimine geçen biriyseniz, Projeler ve Beceriler üzerine odaklanın; iş deneyimi ve eğitim hakkında daha az yazın, ancak bu bölümleri tamamen çıkarmamak akıllıca olur.
2. Şirket profili ve iş tanımı. Mantıken, akademik bir ortamda işe başvuruyorsanız eğitiminizi, sertifikalarınızı, ek kurslarınızı ve bilimsel yayınlarınızı daha fazla açın. Aksi halde, daha iş odaklı deneyim ve başarılara yer verin. Özellikle start-up’lar için, potansiyel adaylarda aranan değerli nitelikler bağımsız çalışabilme, inisiyatif alabilme ve yenilikçi bir bakış açısına sahip olmaktır. Bu durumda, daha fazla bireysel proje sergilemek avantaj olabilir.

Mümkünse ek bölümler ekleyin

Veri bilimci özgeçmişiniz için aşağıdaki ek bölümleri düşünün:

• Sertifikalar
• Yayınlar
• Konferanslar
• Hackathon’lar
• Ödüller
• Yarışmalar
• Gönüllülük
• Diller

Her biri için en az iki maddeye sahipseniz bunları ayrı ayrı ekleyebilirsiniz. Örneğin, üç veri bilimi kursunu tamamladıysanız ve iki veriyle ilgili konferansta sunum yaptıysanız, Sertifikalar ve Konferanslar bölümlerini eklemek mantıklıdır. Aksi halde, bazı kategoriler için yalnızca bir maddeniz varsa (ör. bir konferans, bir yayın ve bir hackathon), bu başarıları Ekstralar adlı tek bir bölümde birleştirmek daha iyidir.

Uzun alt başlıklardan kaçının

Alt başlıkları adlandırırken olabildiğince özlü olun:

• İlgili İş Deneyimi İş Deneyimi (veya sadece Deneyim)
• Profesyonel Deneyim İş Deneyimi (veya Deneyim)
• Önemli Projeler Projeler
• Beceriler ve Bilgi Beceriler
• Beceriler ve Araçlar Beceriler
• Lisanslar ve Sertifikalar Sertifikalar
• Ek Bilgiler Ekstralar

İletişim Bilgilerinizi Nasıl Doldurursunuz

İletişim bilgileriniz için en uygun yer, bazı çevrimiçi şablonlar sayfanın altına yerleştirse de, özgeçmişinizin üst kısmıdır (seçtiğiniz şablonda böyleyse, bu bölümü elle üste taşıyın). Bu bölüm için en kritik gereklilik, bilgilerin doğruluğudur.

İletişim bilgilerinize şunları eklemeniz gerekir:

• Adınız soyadınız.
• İş unvanınız. Adınızın hemen altına, mevcut unvanınız ne olursa olsun, başvurduğunuz işin unvanını yazın. İş unvanını ilandan birebir kopyalayabilirsiniz ya da çok uzun ve spesifikse (ör. Jeobilimsel Veri Analizi ve Web Aracı Geliştirme için Veri Bilimci) daha sindirilebilir bir forma kısaltın (ör. Veri Bilimci).
• Telefon numaranız. Elbette bu, mevcut iş yerinizin değil, kişisel telefon numaranız olmalıdır.
• E-posta adresiniz. Ad ve soyadınızın birleşiminden oluşan profesyonel görünümlü bir e-posta adresi yazın: ad_soyad@gmail.ru. Kişisel kullanım için sahip olduğunuz uygunsuz veya hafif kaçan e-postaları buraya koymayın; örneğin koala_plus_panda@hotmail.com. Henüz profesyonel bir e-posta adresiniz yoksa, bir tane oluşturun.
• Konumunuz. Bu isteğe bağlıdır ve tam adresinizi içermez. Şehir ve il/ülke yeterlidir.
• Tıklanabilir bağlantılar; LinkedIn, GitHub, Medium, Kaggle vb. üzerindeki aktif ve güncel profillerinize. Çoğu işveren, potansiyel adayın proje portföyü, veri bilimi konularında yazıları ve hackathon katılımları gibi ek bilgileri kontrol etmek için buralara bakar. Ham, uzun ve hantal bağlantılar eklemek yerine, ilgili sitenin resmi logosunun bir simgesini ekleyip tıklanabilir hale getirerek doğrudan profilinize yönlendirmeyi düşünün. Resmi web sitesi logolarını Google’da arayabilirsiniz; LinkedIn, GitHub, Medium ve Kaggle için logo bağlantıları burada. Elbette, özgeçmişinize eklemeye karar verdiğiniz tüm profiller veri bilimi becerilerinizi ve başarılarınızı etkin biçimde desteklemelidir. Yalnızca önceki mesleğinize atıf yapan bir LinkedIn profili veya hiç veri bilimi projesi içermeyen bir Github profili sergilemenin anlamı yoktur.

İletişim Bilgileri bölümüyle ilgili birkaç öneri daha:

• Bu bölümün adını eklemeyin (diğer bölümlerde yapacağınızın aksine), bilgileri doğrudan yerleştirin.
• Benzer şekilde, kategorilerin adlarını (ad soyad, telefon numarası vb.) eklemeyin. Örneğin, Email: ad_soyad@gmail.ru yazmak yerine doğrudan ad_soyad@gmail.ru yazın.
• Fotoğrafınızı eklemeyin. Bazı özgeçmiş şablonları bu seçeneği sunsa da, veri bilimci özgeçmişiniz için atlamayı düşünün.

Dikkat Çekici Bir Veri Bilimci Özgeçmiş Özeti veya Hedefi Nasıl Yazılır

İletişim bilgilerinizin hemen ardından Özet veya Hedef bölümü gelmelidir. Bu iki bölüm aynı şey değildir ve yalnızca birini seçmelisiniz. Özgeçmiş özeti; mesleki hikâyenizin, başarılarınızın ve niteliklerinizin kısa bir betimlemesidir (2-3 cümle, madde işareti yok). Özgeçmiş hedefi ise; gelecekteki kariyer hedeflerinize ve işverene sağlayabileceğiniz potansiyel değere odaklanan kısa bir ifadedir (yine 2-3 cümle, madde işareti yok).

Bu bölümler, başka bir alandan veri bilimine geçiyorsanız özellikle önemlidir; çünkü neden o veri bilimci işi için mükemmel aday olduğunuzu özlü şekilde açıklarlar. Veriyle ilgili bir alanda bir miktar deneyiminiz varsa Özet’i tercih edin. Eğer çok az ya da hiç deneyimi olmayan yeni mezunsanız, veri bilimine duyduğunuz tutkuyu ve şirkete faydalı olma isteğinizi göstermek için Hedef’i seçin.

İyi bir özgeçmiş özeti veya hedefi şunları yapmalıdır:

• Deneyim seviyenizi (junior, senior, deneyimli vb.) ve uzmanlık alanınızı belirtin
• Veri bilimi alanında geçirdiğiniz yıl sayısını (varsa) belirtin
• Becerilerinizi ve başarılarınızı kısa ve spesifik şekilde özetleyin
• Eğitiminiz ve sertifikalarınız hakkında bilgi ekleyin
• Veri bilimi alanına geçişinizi açıklayın (duruma uygunsa)
• Uzun vadeli kariyer hedeflerinizi çizin
• İşe ve şirkete olan motivasyonunuzu ve heyecanınızı gösterin
• Şirkete hangi değeri sunabileceğinizi açıklayın

Durumunuza uygun maddeleri seçip, başvurduğunuz pozisyona göre özelleştirilmiş kısa ve net bir giriş (özet veya hedef) yazmalısınız. Ortaya çıkan metin, şirket için mükemmel bir uyum olduğunuzu ikna edici biçimde anlatmalı ve işverenin dikkatini çekmelidir.

Çalışmalarınızı Nasıl Sergilersiniz

İş Deneyimi bölümünde temel bilgilere yer verin

Bu bölüm, genellikle işe alımcıların en çok ilgisini çeker; bu nedenle veri bilimci özgeçmişinizin odak noktası olmalıdır. İşlerinizi (veya uzun deneyiminiz varsa yalnızca en yenilerini) ters kronolojik sırayla listeleyin. Gerçek deneyiminiz azsa, veri bilimi stajlarını eklemeyi düşünün. Her iş için şu bilgileri verin:

• Çalışma tarihleri (başlangıç ve bitiş için ay ve yıl, ya da Present)
• İş unvanınız
• Şirket adı
• O işteki başarılarınız

Mümkün olduğunca büyük boşluklardan (altı aydan fazla) kaçınmaya çalışın, özellikle son yıllarda. Önceki işleriniz veri biliminden değilse bile eklemek en iyisidir; ancak ayrıntıya girmeniz gerekmez. Tüm önceki deneyiminiz tamamen farklı bir alandansa, orada hangi becerileri uyguladığınızı ve bunların veri bilimine nasıl uyarlanabileceğini ve işletmeye ne değer kattığınızı belirlemeye çalışın. Eğer yeni mezunsanız ve iş/staj deneyiminiz yoksa bu bölümü atlayın.

Ancak, veri bilimi/veri analitiğinde bir miktar deneyiminizin olduğu "ideal" duruma dönelim. İlgili geçmiş roller için, maddeler halinde veri odaklı başarılarınızı ve her pozisyonda işletmeye sağladığınız değeri özlü biçimde açıklayın. İlk madde, işe alımcıyı devamını okumaya ikna edecek kadar etkili olmalıdır. Birçok kişinin yaptığı hatadan kaçının; önceki işlerdeki görevlerini ve teknik detayları sıralamak yerine, en iyi iş odaklı başarılarını vurgulamalıdırlar.

Etkili sözcükler kullanın

İş tanımlarınızda olabildiğince spesifik ama kısa olmak önemlidir. Her madde için ideal format şudur:

Eylem fiili – Görev – Sonuç

Eylem fiilleri, anlamlı ve amaçlı, ATS dostu fiillerdir (şirketin aday takip yazılımının arama olasılığı yüksek olanlar). Bazı popüler örnekler şunlardır:

Accelerate, Activate, Aggregate, Analyze, Assess, Augment, Automate, Build, Calculate, Calibrate, Coach, Code, Collect, Compile, Compute, Conceptualize, Conduct, Consolidate, Construct, Coordinate, Create, Debug, Decrease, Deploy, Derive, Design, Determine, Develop, Enable, Engineer, Enhance, Establish, Estimate, Evaluate, Execute, Extract, Fix, Forecast, Formulate, Identify, Implement, Improve, Incorporate, Increase, Initiate, Integrate, Interpolate, Launch, Lead, Lift, Liquidate, Manage, Mechanize, Mentor, Model, Operate, Optimize, Organize, Perform, Predict, Prepare, Propose, Recommend, Reduce, Refine, Regulate, Rehabilitate, Research, Solve, Streamline, Summarize, Supervise, Synthesize, Systemize, Troubleshoot, Update, Upgrade

Bu tür fiiller, özgeçmişinizi ATS dostu kılmanın yanı sıra, do, collaborate, make veya work gibi genel fiillere kıyasla mesleki faaliyetinizin sonucunu çok daha kesin ifade eder. Ancak eylem fiilleriyle, şişirilmiş olanları karıştırmayın (örneğin facilitate yerine help kullanın).

"Doğru" fiillere ek olarak, başvurulan ilandaki ve şirketin web sitesindeki anahtar kelimeleri eklemeyi unutmayın. Başarı şansınızı artırmak için her özgeçmiş, belirli role ve şirkete göre özelleştirilmelidir.

Rakamlar kullanın

Veri odaklı başarılarınızı listeleyin. Belirsiz aşırılık belirten ya da genel sıfatlar (highest, strong, considerable, significant vb.) yerine, işletmeye olan olumlu etkinizin somut rakamlarını ve ölçülebilir metriklerini vermeye çalışın. Söz konusu bir işverene, büyük resmi anladığınızı ve teknik becerilerinizi gerçek iş görevleri için nasıl faydaya çevirebildiğinizi göstermek olduğunda rakamlar çok daha ikna edicidir.

Burada model performans metriklerinden değil, inşa ettiğiniz modelin şirkete sağladığı pratik, ölçülebilir değerden bahsediyoruz. Örneğin, %99 doğrulukla bir makine öğrenimi modeli oluşturup müşteri etkileşim oranını %21 artırdığınızı söylemek yerine, model doğruluğu bilgisini atlayıp şöyle yazın:

Müşteri etkileşim oranını %21 artıran bir makine öğrenimi modeli oluşturdum.

Bahsettiğiniz rakamlar yüzdeler, dolar tutarları, yönettiğiniz veya koçluk ettiğiniz kişi sayıları, saatler veya diğer zaman periyotları olabilir. Burada yaklaşık tahminler kullanmak kabul edilebilir.

İş birliği yapma yeteneğinizi gösterin

Veri bilimi yalnızca rakamlar ve modellemeden ibaret değildir; aynı zamanda şirketin stratejik, veri odaklı kararlar almasına yardımcı olmak için içgörülerinizi ekibinize ve paydaşlara aktarabilme becerisidir.

Özgeçmişinize iyi bir ekip oyuncusu olduğunuzu ve kanıtlanmış iletişim becerilerine sahip olduğunuzu yazmak yerine, disiplinler arası ve (muhtemelen) çok uluslu bir ortamda, meslektaşlarınızla, teknik olmayan birimler dâhil diğer departmanlarla ve veri tüketicileriyle nasıl iş birliği yaptığınızı anlatarak bu becerileri eylem içinde gösterin. Bu projelerde üstlendiğiniz rol ve sağladığınız ölçülebilir katkıya odaklanın.

Projelerinizi Nasıl Daha İyi Sergilersiniz

Deneyiminize ve uzmanlık alanlarınıza göre projeler ekleyin

Bu bölüm, genellikle sınırlı ya da hiç iş deneyimi olmayan junior ve giriş seviyesi veri bilimciler için kritiktir. İş Deneyimi ve Projeler bölümleri arasındaki denge açıktır: Ne kadar çok iş deneyiminiz varsa, Projeler bölümünüz özgeçmişte o kadar az yer kaplamalıdır; senior bir veri profesyoneliyseniz tamamen çıkarmaya kadar gidebilir.

Veri bilimini üniversitede, yüksek lisans programında veya bir bootcamp’te öğrenmiş olun, muhtemelen hâlihazırda bir veya daha fazla veri bilimi ya da veri analitiği projeniz vardır. Ders projelerini, bootcamp’teki yönlendirmeli ve bitirme projelerini, serbest çalışmaları, GitHub açık kaynak katkılarını ve kendi seçtiğiniz bir konuda tamamladığınız bireysel projeleri ekleyebilirsiniz. Ekleyebileceğiniz projeniz yoksa, deneme amaçlı bir proje yapmayı düşünün. Sonuçta veri bilimci olmak, verilere ve onlardan çıkarılabilecek içgörülere merak duymayı gerektirir.

Çok sayıda veri bilimi projeniz varsa, en ilgili olanları ve en çok gurur duyduklarınızı önceliklendirin ve seçin. Bir düzine vasat proje yerine 3-4 iyi projeyi sergilemek her zaman daha iyidir. Giriş seviyesindeki bir veri bilimci için, farklı kavramlar üzerine, çeşitli araç ve tekniklerin kullanıldığı çok sayıda dağınık ders veya bootcamp projesine sahip olmak normal ve beklenendir. Kendinizi belirli bir iş alanına odaklanmaya hazır hissettiğinizde, o alana odaklanmaya başlayın, alan bilgisi edinin ve o alana yönelik projeler üretin.

Her proje için kilit bilgileri ekleyin

Veri bilimci özgeçmişinize koymak istediğiniz ilgili projeleri seçtiğinizde, bunları ters kronolojik sırayla (veya en ilgili olandan en az ilgili olana) sıralayın ve her biri için şu bilgileri eklemeyi düşünün:

• Proje adı ve Github portföyünüzdeki bağlantısı

• Net ve öz bir proje hedefi. Ardından madde işaretleriyle:

• Veri kaynakları, teknolojiler, programlama dilleri, kütüphaneler, araçlar ve kullanılan becerilerin kısa ve spesifik tanımı (teknik jargon kullanımını abartmayın)

• Projedeki bireysel katkınız (grup projesiyse)
• Teknik becerilerinizi gerçek dünya problemlerini çözmek için uygulama yeteneğinizi gösteren nicel sonuçlar.

Elbette İş Deneyimi bölümü için konuştuğumuz ipuçlarının çoğu burada da geçerlidir: anlamlı başarılarınıza odaklanın, eylem fiilleri ve iş ilanı/şirket web sitesindeki anahtar kelimeleri kullanın, şişirilmiş ve genel sözcüklerden kaçının ve rakamlar ile somut metrikler verin.

Veri Bilimi Becerilerinizi Nasıl Vurgularsınız

Becerileri yetkinliğinize göre listeleyin

Bu bölüm, kıdem seviyeniz ne olursa olsun bir veri bilimci özgeçmişinde şarttır. Belirli bir iş pozisyonu için beceri listenizi oluşturmanın en iyi yolu dört adımdan oluşur:

1. İş tanımında açıkça veya örtük olarak belirtilen tüm teknik becerileri, dilleri ve araçları yazın. İlham için şu listeyi kullanın: A/B testleri, Büyük veri, C, C++, Veri analizi, Veri temizleme, Veri madenciliği, Veri modelleme, Veri görselleştirme, Veri harmanlama, Hata ayıklama, Derin öğrenme, Hadoop, Hipotez testi, Java, Keras, Makine öğrenimi, Matematik, Matplotlib, NLP, NoSQL, Numpy, Pandas, PowerBI, Öngörücü modelleme, Olasılık, Python, Kantitatif analiz, R, SAS, Scala, Scikit-learn, Seaborn, Spark, SQL, İstatistiksel analiz, İstatistik, Tableau, TensorFlow, Yapılandırılmamış veri, Web kazıma
2. Oluşturduğunuz listede gerçekten sahip olduğunuz ve mülakatta sergilemekte rahat edeceğiniz tüm becerileri işaretleyin. Bunu yapmanın en iyi yolu, referans olarak ana özgeçmişinizi kullanmaktır. Sahip olmadığınız becerileri uydurmamalısınız; ancak mevcut becerilerinizi, belirli bir pozisyonun gerekliliklerine özel olarak uyarlamayı düşünün. Örneğin, MySQL dâhil birkaç SQL türünü biliyorsanız ve ilanda aranan beceri MySQL olarak belirtilmişse, genel SQL yazmak veya bildiğiniz tüm SQL türlerini listelemek yerine yalnızca MySQL yazın. Öte yandan, ilgili rol genel olarak SQL bilgisi gerektiriyorsa, bildiğiniz tüm varyantları listelemeden yalnızca SQL yazın.
3. Son liste 6-10 maddeden oluşmalıdır. Uzmanlık seviyeniz arttıkça bu listede daha az madde olabilir; çünkü iş deneyiminiz sizin adınıza konuşacaktır. Giriş seviyesi veya junior bir uzmansanız, araç setinizin tamamını henüz gerçek dünya görevlerinde uygulama fırsatınız olmamış olabilir; ama yine de işe alımcılara bu becerilere sahip olduğunuzu göstermek istersiniz. Bu nedenle, ikinci aşamadan sonra listenizde 10’dan az beceri varsa, ilanda geçmemiş olsa bile gerçekte sahip olduğunuz ve role faydalı olacağını düşündüğünüz bazı becerileri eklemeyi düşünün.
4. Nihai listedeki becerileri, en güçlü ve en ilgili olanları üste koyacak şekilde sıralayın.

Beceri seviyenizi eklemeyin

Bazı özgeçmiş şablonları her becerinizi tanışıklık düzeyinize göre derecelendirme seçeneği sunsa da, bunu atlamak daha iyidir. Bu tür değerlendirmeler son derece öznel olabilir ve Dunning–Kruger etkisinden etkilenebilir: sizin "proficient" dediğiniz bir başkası için "basic" olabilir ve tersi. Kendinizi olduğundan düşük ya da fazla göstermemek için becerilerinizi derecelendirmeyin ve şablonda bu seçenek varsa elle kaldırın.

Yumuşak becerilerinizi eklemeyin

İşe alımcıların genellikle ekip çalışması, iletişim ve liderlik gibi belirli yumuşak becerilere sahip veri profesyonelleri aradığı bilinir. Peki bu becerileri Beceriler bölümünde doğrudan listelemeli misiniz? Muhtemelen hayır. Yumuşak becerilerinizi, İş Deneyimi ve Projeler bölümlerinde, teknik becerilerinizle birleşerek değerli pratik sonuçlar ürettiğiniz örneklerle göstermek çok daha etkileyicidir.

Kendinizi mükemmel bir ekip oyuncusu olarak mı görüyorsunuz? İş birliğine dayalı projelere katkınızı yazın. İyi bir lider misiniz? Bir ekibi yönetme veya junior uzmanlara mentorluk/koçluk etme deneyiminizi anlatın. Son olarak, mükemmel iletişim becerilerinizi vurgulamanın en iyi yolu, veri bilimci özgeçmişinizde deneyimlerinizi ve başarılarınızı özlü ve etkili biçimde sunmaktır.

Eğitiminizi Nasıl Sunarsınız

Genellikle, veriyle ilgili iş deneyiminiz, stajlarınız veya projeleriniz varsa, Eğitimi bunlardan sonra (ve ayrıca Beceriler’den sonra) koymalısınız. Nitekim veri bilimindeki kıdem seviyeniz arttıkça Eğitim bölümü daha kısa olmalıdır. Ancak, oldukça akademik bir pozisyona başvuruyorsanız ya da deneyimi olmayan yeni mezunsanız, bu bölümün ilk sıraya, özgeçmiş hedefinin hemen arkasına gelmesi mantıklıdır. Eğitiminiz (ve birden fazla dereceniz varsa her biri) için şu bilgileri ekleyin:

• En yüksek derece türü (B.S., M.S., Ph.D.) ve ana dal (veri bilimiyle ilgili olmasa bile)
• Üniversite adı
• Öğrenim dönemi (başlangıç ve bitiş için ay ve yıl; aksi halde Beklenen mezuniyet tarihi)

Aşağıdaki maddeler, yalnızca eğitiminizi daha fazla açmanız gerekiyorsa, yani ilgili iş deneyimi/projeleriniz sınırlıysa ya da akademik bir pozisyona başvuruyorsanız eklenmelidir:

• GPA (yalnızca yeni mezunlar için ve 3,5’in üzerindeyse)
• Akademik projeler (ders çalışması, tez, doktora tezi vb.). Birden fazla akademik projeniz varsa madde işaretleri kullanın. Kısa bir proje açıklaması ekleyin veya ele alınan konuları listeleyin.
• Akademik dersler: En ilgili gördüğünüz 2-3 dersi, isteğe bağlı olarak notlarıyla birlikte ekleyin.
• Akademik başarılar ve onurlar

Eğitim bölümünde çeşitli veri bilimi bootcamp’lerini, beceri yollarını veya katıldığınız kursları belirtmeyin. Bunları daha sonra Sertifikalar’da ekleyeceksiniz.

Diğer Bölümler

Veri bilimci özgeçmişinizde faydalı olabilecek ve veri bilimine olan tutkunuzu ve bağlılığınızı göstermeye yardımcı olabilecek diğer bölümlere bakalım. Her başlık için en az iki maddeye sahipseniz, bu bölümlerden herhangi birini eklemeyi düşünün; aksi halde, birkaç kategoriyi Ekstralar adlı bir bölümde birleştirin.

Sertifikalar

Giriş seviyesinde bir pozisyon arıyorsanız, buraya ilgili kursları ve bootcamp’leri ekleyebilirsiniz. Veri bilimi ve veri analizi sertifikalarının yanı sıra, programlama, lineer cebir, olasılık veya istatistik gibi konulardaki kursları da dahil etmeyi düşünün. Resmi bir veri bilimi sertifikanız (Microsoft, IBM, SAS, Google) varsa, bunu bu bölümde belirtin ve ayrıca özgeçmişinizin başlığında, unvanınızın yanına eklemeyi düşünün (ör. Veri Bilimci, IBM Sertifikalı).

Yayınlar

Bu bölüm yalnızca akademide değil, iş dünyasında da değerlidir; çünkü iş görevleriniz dışında veriye duyduğunuz merakı, bağımsız (veya grup yayınıysa ekiple) çalışma yeteneğinizi ve karmaşık veriyle ilgili kavramları geniş bir kitleye net biçimde açıklayabildiğinizi kanıtlar. Her makale için adını, yayımlandığı dergi veya yayını, çevrimiçi yayın veya kendi blogunuzun bağlantısını (uygunsa) ve kısa bir özeti (veya ele alınan konuları ya da sadece anahtar kelimeleri) ekleyin.

Konferanslar

Sadece sunum yaptığınız veriyle ilgili konferansları listeleyin. Her konferansın adını, coğrafi konumunu, tarihlerini, çalışmanızın başlığını ve birlikte çalıştığınız kişilerin adlarını (varsa) ekleyin.

Hackathon’lar

Veri bilimi hackathon’ları; ekip çalışması ve teknik becerilerinizi, yaratıcılığınızı, yenilikçi bakış açınızı ve somut pratik çıktılar üretebilme yeteneğinizi sergilemenin harika bir yoludur. Hackathon projenizin kapsamını, ürünü ve uygulamalarını, bireysel katkınızı ve başarılarınızı kısaca özetleyin.

Ödüller

Veriyle ilgili bir alanda kazandığınız iş ödüllerini veya yarışmalarda elde ettiğiniz dereceleri buraya koyun. Bunlar hackathon’lar, Kaggle yarışmaları, akademik çalışmalar ve yayınlar için alınan ödüller olabilir. Her ödül için kısa bir açıklama ekleyin. Alternatif olarak, bu bilgileri ilgili bölümlerde de değerlendirebilirsiniz.

Yarışmalar

Katıldığınız veri bilimi yarışmalarını ve elde ettiğiniz sonuçları kısaca anlatın. Bunlar Kaggle, DrivenData, DataHack vb. yarışmalar olabilir. 

Gönüllülük

Bir veri bilimi topluluğunda gönüllülük/moderasyon deneyiminiz varsa veya Stack Overflow’da iyi bir problem çözme geçmişiniz bulunuyorsa, bu bölümü ayrıntı vermek ve başarılarınızı listelemek için kullanın. Her zamanki gibi, sözlerinizi rakamlarla desteklemeye çalışın (ör. çözülen teknik sorun sayısı, kabul edilen yanıtlı sorular, puanlar, itibar, rozetler, okuma süresi vb.)

Diller

Bu bölüme veri bilimci özgeçmişinizde büyük olasılıkla ihtiyaç duymazsınız. Ana diliniz İngilizce olmasa bile, seviyeniz özgeçmişinizin kendisinden ve sağlayacağınız ek kaynaklardan (GitHub, LinkedIn vb.) yeterince anlaşılacaktır. Bu bölümü yalnızca yurt dışında bir işe başvuruyorsanız ve ikinci bir dil konuşmak avantaj sağlayacaksa ve elbette o dili yetkin düzeyde gerçekten konuşuyorsanız eklemeyi düşünün. Burada, varsayılan yeterlilik seviyesini belirtmek kabul edilebilir (ör. ana dil, akıcı, ileri, üst orta, orta).

İlgi alanları/hobiler eklemeyin

Bazı özgeçmiş şablonları ilgi alanları/hobiler için ek bir bölüm sunsa da, veri bilimci özgeçmişinizde bunu atlamak daha iyidir. Bu bilgiler ilginç ve sizi çok yönlü biri olarak olumlu tanımlayabilir; ancak işe alımcıların bu aşamada aradığı şey bu değildir.

Aynı şey, seyahatleriniz, meetup etkinliklerine katılımınız, sosyal oyunlarınız, veri bilimi dışında gönüllülük faaliyetleriniz, diğer dillere hâkimiyetiniz (mevcut rol için açıkça gerekmiyorsa) ve ehliyetiniz gibi bilgiler için de geçerlidir. Bu alanı özgeçmişinizde başka bir şey için kullanmanız daha iyidir. Hobilerinizi ve kendinizle ilgili diğer ilginç bilgileri mülakatta belirtme fırsatınız olacaktır.

Veri Bilimci Özgeçmiş Örnekleri

Şimdiye kadar tartıştıklarımızı uygulamada nasıl hayata geçireceğimizi görmek için farklı deneyim seviyelerinde bazı kurgusal veri bilimci özgeçmişlerine daha ayrıntılı bakalım. Ayrıca bunu daha eğlenceli (ve daha verimli) kılmak için aynı (hayali) kişinin mesleki evrimini takip edelim.

Junior veri bilimci özgeçmiş örneği

Aşağıdaki örnek özgeçmiş, hayali adayımızın bir veri bilimci stajı dışında herhangi bir deneyime sahip olmadığı aşamayla ilgilidir. Bu özgeçmiş ve sonraki olanlar, Google Docs’un ücretsiz şablonları temel alınarak, birkaç değişiklikle oluşturulmuştur.

• Özgeçmiş tek sayfadır ve bunaltıcı görünmeden çokça bilgi içerir. Sayfada yeterli beyaz alan vardır.
• Ön tanımlı şablon yalnızca siyah-beyaz değil, bir renge daha sahiptir; bu da görünümü daha estetik, takibi kolay ve dikkat dağıtıcı olmayan bir hâle getirir.
• Genel yerleşim iki sütunludur; bu, gerçek deneyim eksikliğini çeşitli veriyle ilgili faaliyetler ve başarılarla telafi etmek isteyen bir junior veri bilimci için iyi bir seçimdir; bu da özgeçmişe birçok bölüm eklemek anlamına gelir.
• Üst bilgide, adayın LinkedIn, Github ve Medium profillerine bağlı tıklanabilir simgeler ve profesyonel görünümlü bir e-posta görüyoruz. (Not: Ne yazık ki yukarıdaki PNG görselde tıklanabilir değiller; yalnızca bu temsili özgeçmişin orijinal Word ve PDF sürümlerinde tıklanabilirler. Bu noktada, nihai özgeçmişinizdeki bağlantıların tıklanabilirliği kontrol edilmesi gereken önemli bir diğer noktadır.)
• Tüm alt başlıklar net ve özlüdür.
• Adayın en azından sergileyecek bir staj deneyimi olduğundan, Hedef yerine Özet eklemek iyi bir fikirdi.
• Özet 3 cümle uzunluğundadır, kısa ama oldukça bilgilendiricidir. Aday, bu alanda hâlâ oldukça yeni olduğu ve veri biliminde resmi bir derecesi olmadığı için staj deneyimini, eğitimini ve veri bilimi eğitimini belirtmiştir. Ardından becerilerini (yumuşak olanlar dâhil) ve daha da önemlisi başarılarını kısaca tanımlamış, pozisyona olan heyecanını ve şirkete sağlayabileceği potansiyel iş değerini ifade etmiştir.
• Deneyim bölümünde aday, staj pozisyonundaki iş başarısına, somut rakamlarla destekleyerek odaklanmıştır. Her madde eylem fiiliyle başlar. Teknik jargon, belirsiz veya gereksiz kelimeler kullanılmamıştır.
• Adayın deneyimi hâlâ sınırlı olduğundan, en ilgili bootcamp projelerini; hedef, uygulanan beceri ve araçlar ile portföydeki her projenin bağlantısını ekleyerek listelemiştir.
• Deneyim eksikliği nedeniyle, aday eğitimi (ders çalışması konusu, GPA ve ilgili dersleri ekleyerek), veriyle ilgili gönüllü faaliyetleri (burada da somut rakamlar vererek) ve veri bilimi eğitimini biraz daha açmıştır.
• Beceriler bölümünde aday yalnızca teknik becerilerini listelemiştir. Liste yeterince uzundur ve hem sahip olunan becerileri hem de kullanılabilen araçları içerir.
• Yayınlar bölümünde aday, hem veri bilimiyle ilgili makalelerini hem de asıl lisansına ilişkin olanı – Matematiksel Finans – dâhil etmiştir.

Veri bilimci özgeçmiş örneği

Şimdi, adayımızın Silver Dollar adlı (hayali) bir şirkette veri bilimci olarak iş bulduğunu varsayalım. Orada 2 yıl çalıştıktan sonra, yeniden yeni bir profesyonel meydan okuma arayışında. Artık o kadar junior değildir; dolayısıyla özgeçmişi de buna göre değişmiştir:

• Güncellenmiş bu özgeçmişte odak, çeşitli "ekstralar"dan ziyade açıkça iş deneyimine kaymıştır.
• Özgeçmiş tek sayfadır, en ilgili bilgileri özlü biçimde içerir ve sayfada yeterli beyaz alan vardır.
• Şablon, siyah-beyaza ek olarak yeşil renk içerir; bu da görünümü daha estetik, takibi kolay ve dikkat dağıtıcı olmayan bir hâle getirir.
• Genel yerleşim tek sütundur. Bu durumda uygundur; zira aday önceye kıyasla daha az ek bölüm eklemiş ve onları kısaltmıştır.
• Üst bilgide, adayın (muhtemelen güncellenmiş) çeşitli profillerine bağlı aynı tıklanabilir simgeleri görüyoruz.
• Özet bölümü 3 cümle olsa da önceki özgeçmiştekinden daha kısadır. Aday artık veri bilimi bootcamp’ini anmıyor; zira deneyimi kendisi adına daha iyi konuşuyor. Ayrıca, "kendini övücü" yumuşak beceriler kaldırılmış. Staj deneyimi eskisi gibi ayrı vurgulanmıyor; son 2 yıllık iş deneyimiyle birlikte anılıyor. Üstelik adayın, önceki özgeçmiştekilerden farklı beceriler listelediğini net biçimde görüyoruz (Beceriler bölümü için de aynı şey geçerli; kısalmıştır). Bu, adayın önceki becerilerini "unuttuğu" anlamına gelmez. Büyük olasılıkla, Özet ve Beceriler’deki kilit noktaları ve başarıları, her zaman yapılması gerektiği gibi, başvurduğu spesifik iş tanımına uyarlamıştır.
• Deneyim bölümünde aday, her iki pozisyondaki başlıca iş başarılarını anlamlı metriklerle açıklamıştır. Yine, her madde eylem fiiliyle başlar; belirsiz veya gereksiz kelimeler yoktur ve teknik jargon kullanımı ölçülüdür. Adayın maddeler için çeşitli eylem fiilleri kullandığına (örneğin sürekli create veya built kullanmak yerine) ve farklı ölçülebilir metrikler (%,$, saat, öğe sayısı) kullandığına dikkat edin.
• Bu güncellenmiş özgeçmişte Projeler ve Eğitim bölümleri daha kısadır; Sertifikalar ve Gönüllülük ise tamamen çıkarılmıştır.

Kıdemli veri bilimci özgeçmiş örneği

Özgeçmişin son sürümünden sonra, veri bilimcimiz iki kez daha iş değiştirdi ve profesyonel olarak önemli ölçüde gelişti. Yine yeni bir iş arayışında ve potansiyel olarak ilgi çekici bir pozisyon için özgeçmişini güncelledi. Peki, özgeçmişi şimdi nasıl görünüyor?

En önemli değişiklikleri vurgulayalım:

• Üst bilgi dışında özgeçmişte artık yalnızca Beceriler, Deneyim ve Eğitim yer alıyor; Deneyim sayfanın en büyük kısmını kaplıyor. Özet yok, projeler yok, ekstra bölümler yok. Bu adayın gerçek iş deneyimi onun adına konuşuyor.
• Özgeçmiş neredeyse siyah-beyaz, turuncu rengin çok sınırlı kullanımı var.
• Beceriler bölümü önemli ölçüde azaltılmış; yalnızca en genel beceriler ve araçlar listelenmiş (ve hayır, bunların çoğu özgeçmişin önceki sürümlerinde geçmiyordu).
• Staj deneyimi çıkarılmıştır.
• Adayın en güncel kıdemli veri bilimci pozisyonu, veri analizi ve modellemeden ziyade strateji ve yönetime daha yakındır.

Sonuç

Veri bilimci özgeçmişinizi parlatacak çeşitli yaklaşımları, püf noktalarını, pratik örnekleri ve şablonları inceledik.

Bir bakıma, veri bilimci özgeçmişiniz bir film fragmanına benzer. Fragmanın izleyicinin dikkatini derhal çekip tüm filmi izlemeye ikna etmesi gibi, özgeçmişiniz de işe alım yöneticisini dikkatlice okumaya ve sizi mülakata davet etmeye teşvik etmelidir.

Elbette kusursuz bir özgeçmiş yazmak başvuru sürecinizin yalnızca ilk adımıdır ve mülakatta otomatik olarak başarı garantisi vermez. Ancak ATS ve ardından işe alım yöneticisi/işe alımcı kapılarından geçmeden daha ileri gidemezsiniz. Bu nedenle, başvurduğunuz her rol için özelleştirilmiş, etkili ve ikna edici bir veri bilimci özgeçmişi oluşturmak için yeterli zamanı ayırmak ve gereken çabayı göstermek hayati önem taşır.

Özgeçmişinizin öne çıkmasını sağlamak için gerekli beceri ve deneyime sahip olduğunuzdan emin olun; bunları bir DataCamp veri bilimci sertifikası ile öne çıkarabilirsiniz. Bugün başlayın!