Dans tous les secteurs, la demande pour les data analysts ne cesse de croître, les entreprises cherchant à exploiter la puissance des données pour acquérir de nouvelles connaissances. Même si les data analysts sont très demandés, pour décrocher le job vos rêves, il vous faudra un CV en béton. Il vous permettra de présenter vos compétences, votre expérience et votre palmarès analytique à des employeurs potentiels. Avant de voir en détail comment créer un CV de data analyst exceptionnel, passons en revue les éléments essentiels d’un CV et leurs fonctions.
Les ingrédients d’un CV efficace
Un CV est un document qui présente brièvement aux employeurs votre parcours et vos atouts. Souvent composé de cinq rubriques, il vise à mettre en valeur vos qualifications, ainsi que vos compétences et réussites uniques. Penchons-nous de plus près sur les rubriques essentielles d’un CV et les informations les plus importantes à inclure :
Coordonnées : indiquez votre nom complet, votre titre professionnel (par exemple, data analyst), votre numéro de téléphone et votre adresse e-mail.
Conseil : si vous avez un site Internet ou un réseau social professionnel, insérez-le ici afin que les employeurs intéressés puissent en savoir plus sur vous et votre travail.
Profil professionnel : résumez brièvement vos principales qualifications, le type de poste que vous recherchez et ce que vous apporterez à l’entreprise.
Conseil : ce résumé doit donner un aperçu de vos aspirations professionnelles, plutôt que de votre situation professionnelle actuelle. Concentrez-vous sur votre objectif, vos aspirations et les compétences clés que vous apporterez à l’entreprise.
Formation : présentez votre parcours d’études, le nom du ou des établissements que vous avez fréquentés, votre domaine d’études et tous vos diplômes universitaires. Commencez par votre diplôme le plus élevé ou le plus récent et ne mentionnez pas les formations obsolètes ou sans rapport avec le poste visé.
Conseil : si vous avez obtenu des certifications utiles pour le poste, telles que les bootcamps Ironhack, ou que vous avez suivi des formations en data analyse ou apprentissage machine, mentionnez-les dans cette rubrique.
Expérience : indiquez le nom de l’entreprise, le titre et la description du poste, ainsi que les dates d’emploi pour chaque poste.
Conseil : concentrez-vous sur la description de vos responsabilités et de vos réussites à chaque poste et, si possible, fournissez des données quantifiables démontrant votre impact.
Compétences : présentez la palette de vos compétences techniques et non techniques et mettez l’accent sur celles qui font de vous un candidat unique.
Conseil : soyez créatif dans la description de vos compétences non techniques ; évitez les expressions toutes faites comme « bon esprit d’équipe » ou « solutionneur de problèmes » et parlez plutôt des caractéristiques qui vous démarquent des autres candidats.
Pourquoi le CV est-il aussi important ?
Souvent, votre CV est le premier point de contact avec un employeur potentiel. S’il est plus rapide de soumettre un vieux CV, gardez à l’esprit qu’une première bonne impression peut faire la différence quand il s’agit de décrocher un entretien. Créer un CV en béton présente quelques avantages non négligeables, notamment :
Un CV adapté à chaque offre d’emploi vous permet de vous démarquer parmi des dizaines (voire des centaines) d’autres candidats et d’être sélectionné pour un entretien.
Un CV qui contient les mots-clés appropriés en lien avec l’industrie et le poste risque moins d’être écarté par les outils d’IA ou d’apprentissage machine utilisés par les employeurs.
Un CV à jour vous aide à analyser votre parcours et vos capacités et à en parler à des employeurs potentiels.
CV pour data analysts
Enfin prêt à décrocher le job de vos rêves ? La Tech est un secteur compétitif qui évolue rapidement, par conséquent un CV en béton peut nettement améliorer vos perspectives de carrière et vous démarquer des autres candidats. Voyons pourquoi un data analyst aurait tout intérêt à retravailler son CV.
Augmenter son potentiel de salaire : un CV en béton peut augmenter votre potentiel de revenus, vous garantissant une rémunération bien au-dessus de la moyenne.
Accéder à des postes en horaires flexibles et à distance : un CV exceptionnel augmente vos chances de décrocher des postes de data analyst à distance ou en horaires flexibles, vous donnant la liberté de travailler comme vous le souhaitez.
Attirer les entreprises pour lesquelles vous aimeriez travailler : un CV personnalisé peut vous aider à cibler des entreprises qui partagent vos valeurs, ce qui vous permettra de travailler dans un environnement plus épanouissant.
Avancer dans votre carrière : un CV soigneusement élaboré démontre votre engagement en termes de développement professionnel et de formation continue, faisant de vous un bon candidat pour les mutations et les promotions.
En bref, ne sous-estimez pas l’impact d’un CV de data analyst exceptionnel. Il peut booster votre carrière et vous donner accès à des opportunités professionnelles passionnantes et épanouissantes. Convaincu ? Examinons quelques modèles de CV pour data analysts.
Types de CV pour data analyst
Il est important que vous adaptiez la structure de votre CV à votre parcours et à vos objectifs professionnels. Voici quelques types de CV de data analyst et les situations dans lesquelles chaque modèle peut être utilisé :
CV rétrochronologique : le format le plus utilisé et qui convient aux data analysts qui ont un parcours professionnel et une évolution continus. Commencez par votre poste actuel/le plus récent et remontez jusqu’au plus ancien. Ce format met l’accent sur la situation professionnelle récente et l’étendue de votre expérience. Cependant, ce n’est peut-être pas le meilleur format pour ceux qui ont un parcours professionnel non linéaire.
CV fonctionnel : ce format met en avant l’expertise et les compétences techniques, en mettant au second plan les expériences sans rapport avec le poste visé. Il vous permet de mettre en évidence vos capacités et qualifications principales sans suivre de chronologie, ce qui est idéal si vous êtes nouveau ou avez peu d’expérience dans le domaine de la data analyse.
CV hybride : comme son nom l’indique, ce CV comprend des éléments des deux formats ci-dessus. Montrez vos compétences et vos qualifications tout en présentant une chronologie de vos précédents emplois. Souvent, ce type de CV vous permet d’adapter vos compétences et votre expérience à une offre d’emploi ou à un poste spécifique.
Composantes du CV d’un data analyst
Une fois que vous avez choisi le type de CV qui vous convient, il est temps de vous y mettre. Voyons quelques points clés sur lesquels les data analysts doivent se concentrer lors de la rédaction de leur CV.
Profil professionnel
Si vous choisissez d’inclure un profil professionnel dans votre CV, il faut qu’il serve à quelque chose. C’est la première chose que l’on voit en haut de votre CV et il doit être suffisamment concis et percutant pour attirer l’attention des recruteurs. En quelques phrases, soulignez votre expertise en data analyse : manipulation des données, langages de programmation, modélisation de données, etc. Si possible, indiquez quelques exemples de projets que vous avez réalisés et qui illustrent votre capacité à générer des informations exploitables, résoudre des problèmes complexes et contribuer à la réussite de l’entreprise.
Conseil : adaptez votre profil au poste pour pour lequel vous postulez. Démontrez que vous pouvez contribuer aux objectifs spécifiques d’une entreprise ou apporter de la valeur à son public cible.
Expérience professionnelle
Lorsque vous présentez votre expérience professionnelle, ne vous contentez pas d’énumérer les postes que vous avez occupés et vos responsabilités principales. Efforcez-vous plutôt de mettre en valeur vos réussites individuelles et l’impact que vous avez eu dans vos emplois précédents. Utilisez un vocabulaire d’action pour décrire vos projets en data analyse, en mettant l’accent sur les méthodes et les outils que vous avez utilisés. Si possible, quantifiez vos réussites en incorporant des résultats mesurables.
Conseil : décrivez votre processus d’analyse en termes compréhensibles – cela démontre votre capacité à parler à des actionnaires ou à des collègues extérieurs au monde de la Tech et à exprimer votre point de vue.
Formation
En tant que data analyst, il est important que vous indiquiez les diplômes qui assoient votre crédibilité. Si un diplôme en statistiques ou en informatique peut être utile, évitez de mentionner les diplômes qui vous semblent inappropriés (baccalauréat ou diplôme sans rapport avec le poste visé).
Conseil : indiquez les projets ou publications universitaires relatifs à la data analyse qui témoignent de vos compétences, et détaillez les connaissances que vous en avez tirées.
Compétences
L’une des rubriques les plus importantes ; utilisez cet espace pour présenter les compétences techniques et non techniques utiles pour le poste. Les entreprises recherchent des analystes hautement qualifiés, mais il est important de vous distinguer également par vos compétences non techniques et vos valeurs. En présentant toute la palette de vos compétences utiles dans le domaine de la data analyse, vous vous positionnerez comme un atout précieux aux yeux de potentiels employeurs. Suivez ces quelques conseils :
Mettez en avant vos compétences analytiques : mentionnez les langages de programmation que vous maîtrisez, comme Python, R, SQL et toutes les autres compétences techniques en data analyse.
Démontrez votre expérience en visualisation des données : mettez en avant votre capacité à présenter les données de manière sophistiquée avec des outils comme Tableau ou Power BI.
Présentez les méthodologies que vous maîtrisez : détaillez votre expérience en techniques d’analyse statistique, algorithmes d’apprentissage machine et gestion de bases de données.
Développez sur vos compétences non techniques : combinez vos compétences techniques avec les qualités personnelles que vous pouvez apporter à l’entreprise, mais évitez les clichés et les adjectifs éculés.
Conseil : mettez l’accent sur les compétences non techniques qui témoignent de votre capacité à travailler en équipe, à établir de bons rapports avec des parties prenantes et à écouter et comprendre les besoins d’une entreprise ou d’un client.
Alors qu’attendez-vous ? Mettez-vous au travail, peaufinez votre CV et donnez un coup de fouet à votre carrière de data analyst ! Pour vous lancer dans l’industrie, consultez des ressources qui contribueront à votre développement professionnel et à votre réussite. Lisez d’autres articles sur notre blog et n’hésitez pas à vous inscrire à l’un de nos bootcamps.
