Veri Bilimci CV Örneği

Veri bilimci CV'si; kurduğun modelleri, kullandığın metrikleri ve yarattığın iş etkisini rakamlarla göstermeli. 'Makine öğrenmesi biliyorum' demek yetmez; hangi problemi, hangi veriyle, hangi metrikte ne kadar iyileştirdiğin belirleyicidir.

Kendi Veri Bilimci CV’ni 5 dakikada oluştur

Hazır şablonlar, AI ile içerik üretimi ve ilana göre uyarlama — ücretsiz başla.

CVLayer ile CV Oluştur →

Örnek Veri Bilimci CV’si

Zeynep Arslan

Veri Bilimci

İstanbul, Türkiye

Özet

5 yıllık deneyime sahip veri bilimciyim; churn tahmini, talep tahmini ve öneri sistemleri üzerine uçtan uca modeller geliştirdim. Python, SQL ve bulut tabanlı MLOps araçlarında güçlüyüm; modeli üretime almadan işin bittiğini düşünmem.

Deneyim

Veri Bilimci · E-ticaret teknoloji şirketi

Şubat 2023 – Günümüz
  • Müşteri churn tahmin modelini (gradient boosting) geliştirerek AUC'yi 0.71'den 0.84'e çıkardım; hedefli kampanyalarla kayıp oranı düşürüldü
  • Talep tahmini modelini haftalık otomatik yeniden eğitim pipeline'ına (Airflow + MLflow) taşıyarak manuel iş yükünü büyük ölçüde azalttım
  • A/B testleriyle öneri algoritması değişikliklerini doğrulayıp sepete ekleme oranında ölçülebilir artış sağladım
  • İş birimlerine model çıktıları için self-servis dashboard'lar kurarak veri okuryazarlığını destekledim

Veri Analisti · Finans teknolojileri şirketi

Temmuz 2020 – Ocak 2023
  • SQL ve Python ile kredi başvuru verilerinde özellik mühendisliği yaparak skorlama modeline girdi hazırladım
  • Aylık yönetim raporlamasını otomatikleştirerek hazırlık süresini günlerden saatlere indirdim
  • Dolandırıcılık tespiti için kural tabanlı uyarı sisteminin yanlış alarm oranını analizlerle azalttım

Beceriler

Python (pandas, scikit-learn)SQL ve veri modellemeMakine öğrenmesi (XGBoost, LightGBM)Derin öğrenme (PyTorch) temelleriMLOps (MLflow, Airflow, Docker)A/B testi ve deney tasarımıİstatistik ve hipotez testleriVeri görselleştirme (Tableau/Power BI)

Eğitim

Endüstri Mühendisliği Lisans Programı · Boğaziçi Üniversitesi (2015 – 2019)

Veri Bilimi Yüksek Lisans Programı · İstanbul Teknik Üniversitesi (2019 – 2021)

Veri Bilimci CV’sinde Öne Çıkması Gerekenler

  • Her projede problem → veri → model → metrik → iş etkisi zincirini tek cümlede kur
  • Metrikleri açıkça yaz: AUC, RMSE, precision/recall gibi; 'başarılı model' ifadesi bilgi taşımaz
  • Üretime alınmış model deneyimini (deployment, izleme, yeniden eğitim) özellikle vurgula
  • GitHub ve varsa Kaggle profil linkini iletişim bölümüne ekle; kod kalitesi görülebilir olsun
  • Araç listesini şişirme; gerçekten proje yaptığın teknolojileri yaz, mülakatta hepsi sorulur

Teknik Beceriler

  • Python ve bilimsel kütüphaneler
  • SQL ve veri ambarı sorguları
  • Denetimli/denetimsiz öğrenme
  • Özellik mühendisliği
  • MLOps ve model deployment
  • Deney tasarımı ve A/B testi
  • İstatistiksel modelleme
  • Bulut platformları (AWS/GCP)

Kişisel Beceriler

  • İş problemini modele çevirme
  • Teknik olmayan paydaşlara anlatım
  • Analitik ve eleştirel düşünme
  • Merak ve sürekli öğrenme
  • Önceliklendirme ve pragmatizm

Sık Yapılan Hatalar

  • Model ve metrik belirtmeden 'makine öğrenmesi projeleri yaptım' demek
  • İş etkisi olmayan ders/tutorial projelerini gerçek deneyim gibi sunmak
  • Kullanılmayan onlarca aracı beceri listesine doldurmak
  • Üretim (deployment) deneyimini hiç anlatmamak; notebook'ta kalan model eksik hikâyedir
  • GitHub/portföy linki eklememek

Sıkça Sorulan Sorular

Veri bilimci CV'sinde hangi metrikler yazılmalı?

Probleme uygun model metriği (AUC, F1, RMSE, MAPE) ve mümkünse iş metriği (dönüşüm artışı, maliyet düşüşü) birlikte yazılmalı. 'AUC 0.84' tek başına iyi; 'AUC 0.84 → kampanya maliyeti düştü' çok daha güçlüdür.

Kaggle ve kişisel projeler CV'de nasıl gösterilir?

Ayrı bir 'Projeler' bölümünde; yarışma sıralaması (ör. ilk %5), kullanılan yöntem ve linkiyle birlikte kısa yaz. İş deneyimi azsa bu bölüm öne alınabilir ama gerçek iş deneyiminin yerini tutmaz, dengeli sun.

Veri analistinden veri bilimciye geçişte CV nasıl kurgulanır?

Analist deneyimindeki modele yakın işleri (özellik mühendisliği, istatistiksel analiz, tahmin) öne çıkar; yüksek lisans, sertifika ve uçtan uca kişisel ML projeleriyle destekle. Unvan yerine yaptığın işin niteliğini anlat.

LLM ve üretken yapay zeka deneyimi CV'ye nasıl eklenir?

Somut kullanım senaryosuyla yaz: 'RAG tabanlı doküman arama prototipi kurdum' gibi. Yalnızca 'ChatGPT kullanıyorum' türü ifadeler değer katmaz; prompt tasarımı, değerlendirme (eval) ve entegrasyon deneyimi belirt.

Kendi Veri Bilimci CV’ni 5 dakikada oluştur

Hazır şablonlar, AI ile içerik üretimi ve ilana göre uyarlama — ücretsiz başla.

CVLayer ile CV Oluştur →
Veri Bilimci Mülakat SorularıBu pozisyonda en sık sorulan sorular ve nasıl cevaplanır

İlgili Meslek CV Örnekleri (Bilişim & Yazılım)

Benzer pozisyonlar için hazır örnekleri incele.