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Ejemplo de currículum gratisActualizado septiembre de 2026

📊 Ejemplo de currículum de Científico de Datos

Un ejemplo de currículum de científica de datos pensado para pasar los sistemas ATS y convencer a un hiring manager técnico. Combina lenguajes, frameworks de Machine Learning y herramientas de Big Data con resultados de negocio medibles, en encabezados estándar y una sola columna que cualquier parser puede leer sin errores.

Gratis • Se abre con el ejemplo ya cargado • Descarga en PDF tras registrarte gratis

Este ejemplo contiene 27 de 59 palabras clave ATS que las empresas usan para puestos de Científico de Datos.

Las palabras clave salen del mismo diccionario con el que puntúa el verificador ATS de 22skills. Las encontradas aparecen en verde.

Currículum de ejemplo

Ejemplo ficticio. El nombre, las empresas y las cifras son inventados; la estructura y las palabras clave son reales.

Camila Restrepo Salas

Científica de Datos · Machine Learning y Analítica

Bogotá, Colombia

Sobre mí

Científica de Datos con 5 años de experiencia diseñando modelos de Machine Learning para predicción de demanda y personalización en e-commerce. Construí pipelines de datos en Python y SQL que procesan 2TB diarios, entrené modelos con TensorFlow y Scikit-learn que aumentaron la precisión de forecasting 22% y lideré pruebas A/B que elevaron la conversión 14%. Cómoda comunicando resultados técnicos a equipos de negocio mediante storytelling de datos y dashboards claros.

Experiencia

  • Andina Data Labs· Científica de Datos SeniorBogotá, Colombia (híbrido)2023-03 – Actualidad
    • Diseño y entreno modelos de forecasting de demanda con TensorFlow y Scikit-learn que aumentaron la precisión de predicción 22% para una cadena de retail con 180 tiendas.
    • Construí un pipeline de datos en Python, Spark y Airflow que procesa 2TB diarios desde Google BigQuery, reduciendo el tiempo de actualización de reportes de 12 horas a 45 minutos.
    • Diseñé y analicé pruebas A/B sobre el motor de recomendaciones, elevando la tasa de conversión del sitio 14% en tres meses.
    • Presento hallazgos a stakeholders de negocio mediante dashboards en Tableau y storytelling de datos, influyendo en tres decisiones de producto por trimestre.
  • Vertice Analytics· Analista de Datos Senior / Data Scientist Jr.Bogotá, Colombia2020-07 – 2023-02
    • Desarrollé modelos de clasificación con Python, Pandas y NumPy para detección de fraude, reduciendo falsos positivos 30%.
    • Automaticé procesos de ETL con SQL y Airflow que reemplazaron hojas de cálculo manuales, ahorrando 15 horas semanales al equipo de finanzas.
    • Apliqué NLP sobre 50,000 reseñas de clientes para identificar temas de insatisfacción, guiando dos iniciativas de producto.
    • Construí visualizaciones en Matplotlib y Seaborn para reportes ejecutivos mensuales usados por el equipo directivo.
  • Fundación Numeria· Practicante de Ciencia de DatosBogotá, Colombia2019-06 – 2019-12
    • Limpié y analicé datasets públicos de salud con Python y R para un proyecto de investigación universitaria.
    • Construí notebooks en Jupyter documentando análisis estadístico y pruebas de hipótesis para el equipo de investigación.

Formación

  • Universidad Nacional de Colombia· Pregrado en MatemáticasMatemáticas Aplicadas2013-01 – 2017-12

    Enfoque en estadística y modelos matemáticos. Monitora del curso de Cálculo Multivariado.

  • Universidad de los Andes· Maestría en Analítica de DatosCiencia de Datos2018-01 – 2019-12

    Tesis sobre modelos de series de tiempo para pronóstico de demanda retail.

Proyectos

Certificaciones

  • AWS Machine Learning – Specialty · Amazon Web Services (2024)
  • Google Data Analytics Certificate · Google (2022)

Por qué este ejemplo pasa los filtros ATS

  • El resumen menciona el stack técnico (Python, TensorFlow, SQL) y el impacto de negocio en las primeras líneas, que es lo primero que escanean tanto el ATS como la persona reclutadora.
  • Las habilidades separan lenguajes, Machine Learning, análisis de datos y Big Data, usando la ortografía exacta de la vacante como "Scikit-learn", "Airflow" o "Google BigQuery" para que el match de palabras clave sea preciso.
  • Cada bullet sigue el patrón verbo + modelo o herramienta + métrica: "aumentaron la precisión de predicción 22%", así el ATS detecta la palabra clave y el equipo de datos entiende el impacto real.
  • Las certificaciones citan el nombre oficial completo, como "AWS Machine Learning – Specialty", para que coincidan tanto con búsquedas del nombre completo como del proveedor.
  • No hay tablas, gráficos ni columnas dobles que puedan romper el parsing del ATS, algo especialmente crítico en roles técnicos donde los currículums suelen incluir demasiados elementos visuales.

Palabras clave ATS de Científico de Datos en este ejemplo

Agrupadas como las agrupa el verificador. Las verdes aparecen en el ejemplo; las grises están en el diccionario pero no se usan aquí.

Programming & Tools

5/12
  • Python
  • R
  • SQL
  • Jupyter
  • Git
  • Anaconda
  • VS Code
  • MATLAB
  • SAS
  • SPSS
  • Scala
  • Julia

Machine Learning

5/12
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Scikit-learn
  • XGBoost
  • NLP
  • Keras
  • LightGBM
  • Neural Networks
  • Deep Learning
  • Computer Vision
  • Reinforcement Learning
  • Feature Engineering

Data Analysis

7/11
  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Statistical Analysis
  • A/B Testing
  • Data Visualization
  • Plotly
  • Hypothesis Testing
  • Regression Analysis
  • Time Series

Big Data & Cloud

5/11
  • Spark
  • AWS SageMaker
  • Google BigQuery
  • Airflow
  • ETL
  • Hadoop
  • Hive
  • Azure ML
  • Databricks
  • Snowflake
  • Data Pipeline

Soft Skills

3/7
  • Data Storytelling
  • Business Intelligence
  • Cross-functional Collaboration
  • Stakeholder Communication
  • Problem Solving
  • Critical Thinking
  • Research

Certifications

2/6
  • AWS Machine Learning
  • Google Data Analytics
  • IBM Data Science
  • Microsoft Azure Data Scientist
  • Tableau Certified
  • SAS Certified

Cómo adaptar este ejemplo a tu experiencia

  1. 1Ajusta las herramientas de la sección de habilidades al stack de la vacante: si el equipo usa Databricks o Snowflake en lugar de BigQuery, cámbialo. Mantén entre 15 y 22 elementos.
  2. 2Cuantifica cada modelo o análisis con una métrica de negocio (conversión, ingresos, tiempo, precisión), no solo con métricas técnicas como el AUC o el F1-score.
  3. 3Si vienes de investigación o academia, traduce publicaciones y tesis en bullets con el mismo formato: método, dataset, resultado aplicado.
  4. 4Incluye un proyecto de portafolio con datos públicos si te faltan años de experiencia laboral; enlázalo con un repositorio de GitHub con README claro.
  5. 5Prioriza en el resumen el tipo de problema que resuelves mejor (forecasting, NLP, detección de fraude, personalización) para que coincida con la vacante específica.

Preguntas sobre el currículum de Científico de Datos

¿Cuántas páginas debe tener el currículum de una científica de datos?

Una página para perfiles con menos de cinco años de experiencia, hasta dos para roles senior con publicaciones o varios proyectos relevantes. Los sistemas ATS aceptan ambas extensiones, pero la primera página debe mostrar el stack y el impacto principal.

¿Necesito un doctorado para postular a vacantes de Data Scientist?

No siempre. Muchas vacantes de la industria piden una maestría o experiencia equivalente demostrable con proyectos y resultados de negocio. El doctorado pesa más en roles de investigación aplicada o en equipos de Machine Learning muy especializados.

¿Debo poner foto en mi currículum?

En procesos con ATS en Colombia, México, Argentina o Perú lo más seguro es no incluirla, ya que puede interferir con el análisis automático y no aporta valor técnico. En España se ve con más frecuencia, pero omitirla nunca resta puntos frente al filtro.

¿Cómo demuestro experiencia en Machine Learning si vengo de análisis de datos?

Destaca proyectos donde hayas pasado de un análisis descriptivo a un modelo predictivo, aunque sea simple: regresión, clasificación o forecasting. Nombra las librerías usadas (Scikit-learn, TensorFlow) y el resultado de negocio, no solo la técnica.

¿Es seguro este formato para sistemas ATS como Workday o Greenhouse?

Sí. Usa encabezados estándar, texto plano y fechas consistentes, el formato que Workday, Greenhouse, Lever e iCIMS procesan de forma confiable. Expórtalo siempre como PDF o DOCX basado en texto, nunca como imagen o captura de pantalla.

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