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title: "Como fazer o LinkedIn de Cientista de Dados"
url: https://ajustalinkedin.com/fazer-linkedin/cientista-de-dados
description: "Como fazer o LinkedIn de cientista de dados em sete passos, cada um com o trecho de um perfil pronto: foto, headline, Sobre, experiência, competências (Python, machine learning), certificações e URL."
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# Como fazer o LinkedIn de Cientista de Dados

Para fazer o LinkedIn de cientista de dados, preencha nesta ordem: foto e banner, headline com o cargo e a especialidade, Sobre em primeira pessoa com um resultado, experiências em bullets com número, competências com os termos das vagas, como Python, certificações e a URL personalizada. Cada um dos sete passos abaixo traz o trecho correspondente de um perfil de cientista de dados pronto.

## Os sete passos

1.  ### Foto e banner
    
    Rosto visível, fundo neutro, roupa do dia a dia da área. No banner, algo que diga o setor: o ambiente de trabalho, uma frase com a especialidade ou só uma cor sóbria.
    
2.  ### Headline com o cargo e a especialidade
    
    Até 220 caracteres, separados por “|”: cargo como a vaga escreve, especialidade, termos que o recrutador filtra e uma prova.
    
    > HeadlineCientista de Dados | Modelo de previsão que reduziu a ruptura de estoque em 18% | Python, machine learning e séries temporais
    
3.  ### Sobre em primeira pessoa
    
    Três a cinco parágrafos: o que você faz, uma prova com número, a especialidade com os termos da área e um convite para conversar.
    
    > Abertura do SobreGosto de problemas em que um bom modelo muda uma conta do negócio. Faço ciência de dados para varejo, com foco em previsão de demanda, e o meu critério é o modelo estar em uso e ter sido validado, não só ter ficado bonito no notebook.
    
4.  ### Experiências em bullets com número
    
    Cargo como a vaga escreve, empresa, período e de três a cinco bullets com verbo, escopo e resultado.
    
    > Cientista de Dados Sênior• Desenvolvi o modelo de previsão de demanda de 1.200 SKUs com séries temporais e gradient boosting, reduzindo a ruptura de estoque em 18% • Coloquei o modelo em produção com MLflow e agendamento diário, com monitoramento de desvio e alerta de queda de qualidade • Desenhei 7 experimentos A/B de promoção, com cálculo de amostra e teste de significância, que orientaram o desconto de 4 categorias • Mentoro 3 cientistas de dados plenos e conduzo revisão de código e de metodologia dos modelos do time
    
5.  ### Competências com os termos das vagas
    
    Comece pelas que as vagas pedem, destaque três e complete até 50 com ferramentas, normas e métodos que você usa.
    
    -   Machine learning
    -   Python
    -   Estatística
    -   SQL
    -   Modelagem preditiva
    -   scikit-learn
    -   Séries temporais
    -   Previsão de demanda
    -   Feature engineering
    -   MLOps
6.  ### Licenças, certificados e formação
    
    Registro profissional, certificações com o nome oficial e a validade, formação com instituição e ano.
    
    > Licenças e certificadosGoogle Cloud Professional Data Engineer · Deep Learning Specialization — DeepLearning.AI
    
7.  ### URL personalizada e Open to Work
    
    Troque os números da URL pelo seu nome (linkedin.com/in/nome-sobrenome) e, se estiver buscando, ative o Open to Work visível só para recrutadores.
    

## O resultado

FO**100**nota

Felipe Oliveira

Cientista de Dados | Python, machine learning e estatística | Modelagem preditiva e previsão de demanda para varejo

Florianópolis, SC

### Sobre

Gosto de problemas em que um bom modelo muda uma conta do negócio. Faço ciência de dados para varejo, com foco em previsão de demanda, e o meu critério é o modelo estar em uso e ter sido validado, não só ter ficado bonito no notebook.

### Experiência

Cientista de Dados Sênior

Rede Farol · jan 2020 – atual · 6 anos e 9 meses

-   Desenvolvi o modelo de previsão de demanda de 1.200 SKUs com séries temporais e gradient boosting, reduzindo a ruptura de estoque em 18%
-   Coloquei o modelo em produção com MLflow e agendamento diário, com monitoramento de desvio e alerta de queda de qualidade
-   Desenhei 7 experimentos A/B de promoção, com cálculo de amostra e teste de significância, que orientaram o desconto de 4 categorias
-   Mentoro 3 cientistas de dados plenos e conduzo revisão de código e de metodologia dos modelos do time

### Competências

-   Machine learning
-   Python
-   Estatística
-   SQL
-   Modelagem preditiva
-   scikit-learn
-   Séries temporais
-   Previsão de demanda

Perfil ilustrativo: a pessoa, a empresa e os números são fictícios. Use a estrutura, com os seus fatos.

**O guia completo:** [como montar o perfil de cientista de dados no LinkedIn, do zero ao perfil que aparece na busca](/blog/perfil-linkedin-cientista-de-dados)

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-   3 headlines dentro dos 220 caracteres
-   Sobre em primeira pessoa
-   Experiências em bullets com resultado
-   50 competências ordenadas para o cargo
-   Nota do perfil antes e depois

Perguntas frequentes

## Dúvidas sobre o LinkedIn de cientista de dados

Ainda com dúvida?

[Falar com o suporte](mailto:suporte@ajustalinkedin.com)

Quanto tempo leva para fazer o LinkedIn de cientista de dados?

Uma tarde, partindo de um modelo: duas a três horas para headline, Sobre e experiências, que são o que pede escrita. Foto, banner, URL e competências levam minutos cada.

Posso montar o LinkedIn a partir do currículo?

As experiências, sim, como ponto de partida. A headline e o Sobre precisam ser escritos para o LinkedIn: o currículo é lido por quem já tem a vaga aberta, o perfil precisa ser encontrado pela busca.

Se eu só tiver uma hora, por onde começo?

Pela headline. Ela aparece na busca, no convite e em cada comentário, e é onde o recrutador procura as palavras do cargo. Um exemplo para cientista de dados: “Cientista de Dados Sênior | Séries temporais e feature engineering | scikit-learn, SQL e MLOps | Modelos em produção”.

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