数据科学家简历应包含编程技能（Python、R、SQL）、机器学习框架、统计方法、业务影响指标、教育背景（通常是高级学位）以及相关项目或发表论文。强调您的模型和分析的可衡量成果。

虽然许多数据科学职位偏好高级学位，但并不总是必需的。丰富的项目经验、相关认证（如AWS ML Specialty）和已证明的业务影响可以弥补。突出您的实际技能和可衡量的成果。

使用标准的部分标题，按名称列出具体技术（TensorFlow，而非'ML框架'），包含职位描述中的关键词，使用简洁的单栏格式。避免使用图片、表格或不常见的格式。

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重点转向课程项目、Kaggle竞赛名次、实习和个人项目。用具体数字描述你的模型效果（如'准确率提升至89%'），并列出Python、SQL、Scikit-learn等技能。一页足够，专业总结部分强调学习能力与实际动手项目，而不是泛泛而谈的兴趣。

取决于目标公司：外资企业、跨国公司或海外岗位通常要求英文简历，甚至面试全程英文；国内互联网大厂和本土企业则普遍接受中文简历。如果不确定，建议准备中英文两个版本，投递前根据招聘启事的语言判断该用哪一份。

应届生或3年以内经验，一页最合适；5年以上、带过团队或有多个重大项目的资深数据科学家，可以扩展到两页，但不建议超过两页。国内大厂HR平均筛选一份简历不到一分钟，篇幅越精炼，重点越突出。

强烈建议放。数据科学是一个可以用作品证明能力的领域，在联系方式旁附上GitHub、Kaggle主页或个人博客链接，能让招聘方直接查看你的代码质量和项目完整度，尤其是在经验较少或转型阶段，这类链接往往比文字描述更有说服力。

数据分析师简历侧重SQL查询、报表可视化（如Tableau、Power BI）和业务洞察；数据科学家简历则需要突出机器学习建模、算法选择、模型评估指标（如AUC、F1）以及生产环境部署经验。如果你同时具备两类技能，可以根据投递岗位调整专业总结的侧重点。