Para demonstrar suas habilidades de aprendizado de máquina em seu currículo, convém criar uma seção separada que lista suas habilidades de aprendizado de máquina. Isso enfatizará sua experiência em vários domínios de aprendizado de máquina, como análise de dados, visualização de dados, engenharia de dados e desenvolvimento de modelos. Você também pode incluir as ferramentas, estruturas, bibliotecas e plataformas de aprendizado de máquina com as quais você está familiarizado ou usou em seus projetos. Por exemplo, você pode listar o seguinte: análise de dados (pandas, numpy, scipy, statsmodels), visualização de dados (matplotlib, seaborn, trama), engenharia de dados (SQL, MongoDB, Apache Spark, Apache Kafka), desenvolvimento de modelos (Scikit-aprender, TensorFlow, PyTorch, Keras), avaliação do modelo (ROC, AUC, matriz de confusão, precisão, precisão, recall) e implantação de modelo (Flask, Docker, AWS, Azure). Destacar essas habilidades em seu currículo ajudará você a mostrar sua proficiência em aprendizado de máquina e atrair potenciais empregadores.