Palavras-chave ATS para Cientista de Dados
Quem avalia essa vaga costuma ser um líder de dados/ML (às vezes um recrutador tech) que precisa ver rápido se você domina programação, estatística e machine learning aplicados a problemas de negócio. O ATS filtra por termos exatos como Python, SQL e Machine Learning antes mesmo de um humano ler — por isso as keywords certas, ancoradas em resultado, decidem se seu currículo passa.
Essenciais
Alta frequência em vagas — o ATS espera encontrar.- Python
linguagem principal da função
- SQL
consulta e extração de dados
- Machine Learning
modelos que aprendem com dados
- Estatística
testes de hipótese, distribuições, inferência
- Modelagem preditiva
classificação, regressão, previsão
- scikit-learn
biblioteca padrão de ML
- pandas
manipulação e limpeza de dados
- NumPy
computação numérica em Python
- A/B testing
experimentação e leitura de resultados
- Data visualization
traduzir análise para o negócio
- Git
versionamento de código
- Stakeholders
comunicar insights de forma clara
- Cloud (AWS/GCP)
ambiente de dados e modelos
Diferenciais
Destacam candidatos mais competitivos.- Deep Learning
redes neurais, CNNs, RNNs
- TensorFlow / PyTorch
frameworks de deep learning
- MLOps
colocar modelos em produção
- Feature engineering
criar variáveis que melhoram o modelo
- Docker
empacotar e implantar modelos
- BigQuery
data warehouse na nuvem
- Power BI / Tableau
dashboards para o negócio
- NLP / LLMs
texto, GenAI, RAG
- Airflow
orquestração de pipelines
- Spark
processamento de big data
Como usar sem exagerar
- 1Use o termo exato da vaga: se pedem 'modelagem preditiva', não troque por 'análise avançada' — o ATS casa palavra por palavra.
- 2Ancore cada keyword em resultado: 'modelo de churn em Python/scikit-learn que reduziu evasão em 12%', não uma lista solta de ferramentas.
- 3Espalhe as keywords no texto real (resumo, experiências) em vez de empilhar numa seção 'skills' — repetição sem contexto derruba a leitura humana.
Descubra quais dessas você já tem
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