資料科學家履歷應包含程式設計技能（Python、R、SQL）、機器學習框架、統計方法、商業影響指標、教育背景（通常是進階學位）以及相關專案或發表論文。強調您的模型和分析的可衡量成果。

雖然許多資料科學職缺偏好進階學位，但並非總是必需的。豐富的專案經驗、相關認證（如AWS ML Specialty）和已證明的商業影響可以彌補。突出您的實際技能和可衡量的成果。

使用標準的段落標題，按名稱列出具體技術（TensorFlow，而非'ML框架'），包含職缺描述中的關鍵字，使用簡潔的單欄格式。避免使用圖片、表格或不常見的格式。

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沒有正職經驗時，把重心放在課堂專案、Kaggle競賽、實習與自學成果。用商業語言描述專案：解決了什麼問題、用了什麼方法、結果如何量化。一個完整走完資料清理到模型部署流程的個人專案，比列出十堂線上課程更有說服力。

視應徵對象而定：本土企業（如金融業、電商、104人力銀行上多數職缺）用中文履歷即可；若應徵外商、跨國科技公司或遠端國際職缺，英文履歷更具競爭力，甚至是必要條件。若不確定，建議準備中英文各一份。

資淺到中階資歷建議控制在一頁，資深角色（8年以上、需要展示多個大型專案與團隊管理經驗）可延伸到兩頁。招募主管平均只花數秒瀏覽第一輪，精簡且重點清楚比篇幅長更重要。

強烈建議附上。尤其是經驗較少或想轉職資料科學的人，GitHub上的端對端專案與Kaggle競賽名次能證明實作能力，彌補正職經驗的不足。放在履歷聯絡資訊區塊，確保連結是公開且整理過的。

資料分析師履歷著重SQL查詢、儀表板與商業報表；資料科學家履歷則需展示機器學習模型建構、統計建模與模型部署經驗，並強調實驗設計與預測性分析，而不只是描述性分析。技能區塊與工作經歷條列的側重點應反映這個差異。