Data-analyytikon CV – kuinka kirjoittaa erinomainen ansioluettelo

Parhaat päätökset tehdään tietojen huolellisen tarkastelun jälkeen: maailmassa, jossa tietoja on kirjaimellisesti kaikkialla (sekä näkyviä että piilotettuja), tämä voi joskus hukuttaa kokeneimmatkin yritysjohtajat.

Tämän mallin keskimääräinen arvio

5
Rated 5 out of 5
Alkaen 1 asiakkaiden arvostelut

He tarvitsevat henkilöitä, joilla on työkalut ja ajattelutapa, joilla he voivat leikata datan läpi – jotka voivat kerätä sitä, analysoida sitä, tunnistaa kuvioita ja saada siitä oivalluksia sekä raportoida tuloksia, jotka johtavat oikeisiin toimiin. Nämä ihmiset ovat data-analyytikkoja (ja datatieteilijöitä), ja heidän kysyntänsä on tällä hetkellä valtava.

Yksi osa kysyntää on se, että heitä ei ole tarpeeksi. Melkein riittää, että kirjoitat ansioluettelosi yläosaan “data-analyytikko” (muutaman peruspätevyyden ja jonkin verran asiaankuuluvaa kokemusta), ja saat taatusti muutaman haastattelun. Kuka tahansa, jolla on edes perusymmärrys ja -tausta datatieteestä, saa nykyään töitä.

Työn löytäminen organisaatiosta, joka asettaa data-analyysin kaiken toimintansa keskiöön, ei kuitenkaan ole läheskään helppoa. Vain 5 prosentilla isommista yrityksistä on merkittävä data-analyyttinen osasto, ja kilpailu parhaiden kollegojen oppimisesta ja työskentelystä heidän kanssaan näissä paikoissa on kovaa.

Tässä ansioluettelo-oppaassa pyritään selvittämään, miten menestyneimpien data-analyytikoiden eri osa-alueet voidaan integroida ansioluetteloon, joka esittelee heidät paljon muuna kuin vain “numeronmurskaajina”.

Jos haluat todistaa, että olet tehtävään sopivin ehdokas, tietämällä, miten laadit data-analyytikon ansioluettelon, voit parantaa mahdollisuuksiasi tehdä vaikutus palkkaavaan johtajaan. Tässä artikkelissa käsittelemme data-analyytikon roolia, onnistuneen data-analyytikon ansioluettelon laatimista sekä tehtävän edellyttämiä vastuualueita ja taitoja.

Data-analyytikon CV esimerkki

Mikko Mallikas
Helsinki
+358 50 1234 234
mikko.mallikas@email.com
LinkedIn: linkedin.com/in/mikkomallikas

Henkilökohtainen lausunto
Erittäin sopeutumiskykyinen, plug-and-play-tietoanalyytikko, jolla on yli 5 vuoden kokemus rahoitus-, lääke- ja IT-aloilta. Onnistunut keräämään, järjestämään ja analysoimaan tähän mennessä yli 3 PT:n edestä tietoja. Valmisteli hiljattain lääketieteellisiä tietoja täysin uudenlaiseen käyttöön Deep Learning -sovellusten kouluttamiseen, 7 viikkoa ennen aikataulua ja 13 500 puntaa alle budjetin. Etsii tilaisuutta hyödyntää kehittyneitä tilastollisen analyysin, tiedonhallinnan ja laadunvarmistuksen taitoja tukeakseen yhtiönne jatkuvaa laajentumista Euroopan markkinoille.

Työkokemus
Data-analyytikko
Datatyypit, Helsinki
Maaliskuu 2017-nykyinen

  • Järjesteli tapaustiedostoja, piti yllä tarkkoja tutkimustietoja ja kirjasi lähes 2 000 000 euron laskutettavat kustannukset.
  • Parantanut jatkuvasti tietojen valmisteluprosessia skriptauksen ja automaation avulla, minkä seurauksena työajan yleiskustannukset vähenivät viikolla 40 96 % viikosta 1.
  • Suunnitteli ja toteutti 43 täysin räätälöityä mallien ja ohjelmistojen testiä käyttäen erilaisia CDA- ja EDA-tekniikoita.
  • Varmisti, että tietoja ja malleja hallinnoitiin ja dokumentoitiin laatustandardien ja -menettelyjen mukaisesti, säilytti 0 prosentin tarkistusasteen huhtikuusta 2019 lähtien.

Valmistunut data-analyytikko
Tietotaito, Helsinki
Tammikuu 2015-helmikuu 2017

  • Täsmäytti erilaisia raportteja viikoittain ja kuukausittain keskimäärin 4-6 rinnakkaisen projektin osalta käyttäen erilaisia tietojärjestelmiä.
  • Tunnistanut kaksi aiemmin seuraamatta jäänyttä poikkeamatyyppiä ja korjannut niistä johtuvat tieto-ongelmat, minkä seurauksena 25-35 uutta, mahdollisesti merkittävää poikkeamaa havaittiin automaattisesti jokaista 10 000 puhdistettua datapistettä kohden.
  • Tuotti säännöllisesti johdon tietoraportteja ja kehitti uusia prosesseja, jotka paransivat tehokkuutta vähintään 10 prosenttia ja yhdessä erityistapauksessa yli 25 prosenttia.
  • Suoritti ad hoc- ja hankeanalyysejä tietojen tuottamisesta aiheutuvien ongelmien tunnistamiseksi ja korjaamiseksi vähentämällä turhaa laskentaresurssikuormitusta jopa 43 prosenttia.
  • Esitteli säännöllisesti analyysien tuloksia tärkeimmille sidosryhmille ja asiakkaille, käytti yli 100 tuntia esittelyaikaa ja toimitti yli 1 000 sivua raportteja ja yhteenvetoja.

Koulutus
Tradenomi (AMK), data-analytiikka, 2014, HAMK, Hämeenlinna
Lukio, 2011, Hämeenlinna

Taidot

  • Viestintätaidot: esitellyt tuloksia monille eri sidosryhmille viikoittaisissa ja kuukausittaisissa kokouksissa.
  • Tiedonhallinta: lääketieteelliseltä alalta lainattujen uusien tietojen tallennustekniikoiden käyttöönotto ja mukautettujen organisaatioprotokollien luominen.
  • Tietojen mallintamisen, tietojen puhdistamisen ja tietojen rikastamisen taidot: johti itsenäisesti asiantuntijaryhmää uusien tietojenkäsittelymenetelmien luomisessa.
  • Tietojen visualisointi: käytti usein Tableau- ja vastaavia ohjelmia luodakseen selkeitä visuaalisia esityksiä muille kuin teknisille sidosryhmille.
  • Projektinhallintataidot: työskenteli sidosryhmien kanssa vaatimusten keräämiseksi ja tulosten tuottamiseksi.
  • Laadunvarmistus-, validointi- ja tietojen yhdistämistaidot: varmisti, että tietoja ja malleja hallinnoitiin ja dokumentoitiin laatustandardien ja -menettelyjen mukaisesti.
  • Tilastolliset menetelmät ja tietojen analysointitaidot: vahva akateeminen ja ammatillinen perusta kehittyneissä tilastollisissa ja tietojen analysointimenetelmissä.

Ohjelmistojen osaaminen

  • Tilasto-ohjelmat, mukaan lukien: SPSS, SAS ja RapidMiner
  • Ohjelmointiympäristöt: R, Python ja MATLAB
  • Relaatiotietokannat, mukaan lukien MS Access
  • Tietokantojen kyselyt T-SQL:llä ja SQL Serverillä.
  • Laaja MS Excelin tuntemus (mukaan lukien pivot-taulukot, VLOOKUP).

Mitä data-analyytikko tekee?

Datatieteen ala kehittyy yhtä nopeasti kuin sitä tukeva tietotekniikka. Kymmenen vuotta sitten alkeelliset ohjelmistot analysoivat “tietolähteitä”, mutta nyt mega-tietokoneet pilkkovat ja paloittelevat tietomerta paljastaakseen yllättävimmätkin suuntaukset. Data-analyytikot ovat eturintamassa kääntämässä tätä tietoa sellaiseksi, että yritykset voivat hyödyntää sitä.

Monet yritykset ylpeilevät sillä, miten paljon tietoa niillä on käytössään, mutta vain harvat raapaisevat edes pintaa ymmärtääkseen, millaisia oivalluksia se voi tarjota. Kuvittele taulukkolaskenta, jossa on miljoona saraketta ja 10 miljoonaa riviä. Tällainen monimutkaisuus vaatii supertietokoneen, mutta se vaatii myös supertietoanalyytikon kertomaan kollegoilleen, mitä se tarkoittaa.

Ratkaisujen löytämiseksi data-analyytikkojen on ensin ymmärrettävä ongelman luonne. Heidän on kyettävä puhumaan kollegoidensa kanssa heidän kielellään, tutkittava todellisia liiketoimintakysymyksiä ja selvitettävä, millaiset tiedot voisivat tarjota mahdollisia ratkaisuja. Tietojen kerääminen ei ole vaikeinta – on vain varmistettava, että kerätään sellaista tietoa, joka kertoo sen, mitä tarvitaan.

On olemassa useita erilaisia tietojen analysointimuotoja, kuten:

  • Kuvaileva analyysi: Tämäntyyppisen analyysin tavoitteena on vastata kysymykseen “mitä tapahtui?”. Sen tarkoituksena on kuvata tai tiivistää määrällisiä tietoja esittämällä tilastotietoja.
  • Diagnostinen analyysi: Tällä pyritään vastaamaan kysymykseen “miksi?”. Jos esimerkiksi kuvaileva analyysi osoittaa oudon kuvion, diagnostisella analyysillä pyritään selvittämään, miksi kuvio syntyi.
  • Ennustava analyysi: Tässä analyysityypissä käytetään tietoja ennusteiden ja ennusteiden laatimiseen. Voit esimerkiksi ennustaa myyntiä, joka todennäköisesti tapahtuu suuren markkinointitoimenpiteen jälkeen.
  • Määrittelevä analyysi: Tämä analyysityyppi perustuu muihin analyysityyppeihin ja luo suosituksia siitä, miten yritys voi toimia.

Miten kirjoittaa data-analyytikon ansioluettelo

Ensimmäiset tärkeät tiedot, joita tarvitset ansioluetteloa kirjoittaessasi, ovat sen ymmärtäminen, mitä osioita kannattaa sisällyttää. Ansioluettelosi tulisi sisältää seuraavat osat:

  • ansioluettelon otsikko
  • ansioluettelon tiivistelmä (eli profiili tai henkilökohtainen lausunto).
  • työhistoriaosio
  • ansioluettelon taitoja koskeva osa
  • koulutusosio

Data-analyytikon ansioluettelossa on siis esiteltävä yksilön laajempi liiketoimintaosaaminen. Ilman sitä ansioluettelo on kuin eksyisi loputtomaan omenatarhaan ja olisi epävarma siitä, mitä puuta ravistella saadakseen tarvitsemansa omenat.

Vaikka data-analyytikon ansioluettelo olisi kirjoitettava laajemmalle liiketoimintayleisölle (koska palkkaava esimies on usein vanhempi asiantuntija, joka ei ole tekniikan asiantuntija), ehdokkaiden ei pitäisi unohtaa sisällyttää siihen kaikkia yksityiskohtia hämäristä ohjelmointikielistä ja pirullisen vaikeista projekteista tuleville pomoilleen ja kollegoilleen.

Projektinhallintataidot ovat toinen tärkeä osa datatieteilijöiden roolia. Data-analyytikot työskentelevät usein ryhmissä, joissa on muiden osastojen ammattilaisia, ja heidän on johdettava teknisesti (ellei jopa organisatorisesti). Heidän kykynsä tunnistaa kuvioita ja tulkita tietoja voidaan sitten muuntaa reaalimaailman toimiksi osallistuvien asiantuntijoiden toimesta, ja lopputulos on todellinen tiimityö.

Paljon puhutaan ansioluettelon räätälöinnistä tietylle työnantajalle, eikä data-analyytikon ansioluettelo poikkea tästä. Jos pystyt kertomaan, millaisia projekteja tuleva työnantajasi harkitsee, olet automaattisesti sellainen henkilö, joka sopii sinulle erinomaisesti. Työnantajat haluavat tuntea olonsa mukavaksi lukiessaan ansioluetteloa, ja jos jopa ei-tekninen henkilö näkee, että kokemuksesi vastaa sitä, mitä yritys tarvitsee, sinulla on jo etulyöntiasema kilpailijoihisi nähden. Data-analyytikon ansioluettelon on annettava yrityksille luottamus siihen, että hän on oikea henkilö tunnistamaan nämä trendit ja oivallukset.

Mikä on paras data-analyytikon ansioluettelon muoto?

On olemassa monenlaisia muotoja, joita voit käyttää täydellisen data-analyytikon ansioluettelon laatimiseen.

Jos olet aloittelija etkä vielä edes tiedä, miten kirjoittaa ansioluettelo, saati sitten data-analyytikon aloitusansioluettelo, junior data-analyytikon ansioluettelo tai mikä tahansa muu data-analyytikon tason ansioluettelo, tässä on kolme merkittävintä muotoa, joita kannattaa harkita:

  1. Käänteiskronologinen muoto

Tämä datatieteen ansioluettelomuoto korostaa kykyjäsi ja kokemustasi. Se on yleisin ansioluettelomalli ja tehokkain.

Siinä ammattitaitosi ja aiemmat työpaikkasi luetellaan käänteiskronologisesti. Näin käänteiskronologiset ansioluettelot korostavat erittäin kokeneiden ammattilaisten urakehitystä.

  1. Toiminnallinen muoto

Toiminnallinen muoto, joka tunnetaan myös taitopohjaisena ansioluettelona, ei ole yhtä yleisesti käytössä kuin edellinen. Tämä ansioluettelomuoto eroaa muista, sillä siinä keskitytään enemmän kykyihisi kuin aiempaan työkokemukseesi.

  1. Yhdistelmä/hybridi

Nimensä mukaisesti tämä muoto on yhdistelmä kahdesta edellisestä. Siinä korostetaan sekä kykyjäsi että työkokemustasi.

Ansioluetteloa laatiessasi sinun on muistettava tarkistaa asiakkaan antamat erityiset ansioluettelovaatimukset.

Jotkin rekrytoinnin esimiehet pitävät parempana erityistä data-analytiikan ansioluetteloa kuin yleistä ansioluetteloa.

Otsikko

Data-analyytikon ansioluettelon otsikko on lyhyt lause itsestäsi, joka korostaa arvoasi hakijana. Sen tulisi sisältää vahvuutesi ja kokemuksesi, jotka soveltuvat data-analyytikon tehtävään. Pidä se lyhyenä ja ytimekkäänä; käytä asiaankuuluvia avainsanoja, joita saatat löytää työpaikkailmoituksesta.

Data-analyytikon ansioluettelon otsikon esimerkki:

Oikein
  • Erittäin kokenut data-analyytikko, jolla on yli 7 vuoden kokemus majoitus- ja ravitsemisalalta.
  • Motivoitunut ja analyyttinen nuorempi data-analyytikko, joka kasvatti vuosittaista myyntiä 29 %:lla

Yhteystietojen lisääminen

Lukemattomat työnhakijat unohtavat, kuinka tärkeitä yhteystiedot ovat data-analyytikon ansioluettelossa.

Jokaisen hakijan tulisi sisällyttää tämä kohta ansioluetteloonsa, jotta mahdollinen työnantaja voi ottaa häneen yhteyttä.

Yhteystietoihin on sisällytettävä joitakin tärkeitä tietoja, jotka ovat seuraavat:

  • Etu- ja sukunimesi sekä työsi erikoisala.
  • Ammatillinen sähköpostiosoitteesi
  • päivitetty puhelinnumero

Toisaalta joitakin tietoja ei katsota sopivaksi antaa data-analyytikon ansioluettelossa:

  • Epäammattimainen, henkilökohtainen sähköposti, jossa on hassulta kuulostava nimi
  • Syntymäaikaa pidetään epäolennaisena tietona

Lisäksi voit antaa joitakin valinnaisia tietoja, jos haluat täydellisen ansioluettelon, kuten esimerkiksi

  • Sijainti tai kotiosoite
  • Asiaankuuluva sosiaalisen median tili (LinkedIn tai portfoliot, ei Instagram!).
  • Ammattimaisesti otettu valokuva

Data-analyytikon ansioluettelon yhteenveto

Tietoanalyytikon yhteenvedossa tulisi keskittyä kolmeen asiaan: alan asiantuntemukseen, liiketoimintaosaamiseen ja projektivoittoihin. Osaatko asiasi, onko siitä hyötyä ympärilläsi oleville ihmisille ja tekeekö älykkyytesi työnantajastasi kannattavamman?

Tiivistelmässäsi on korostettava, miten erotut muista hakijoista, jotka todennäköisesti vain esittävät pitkän luettelon analyyttisistä taidoistaan. Kun kerrot roolistasi tiedon ja kollegoiden välittäjänä, esittelet todellisen arvosi. Kun puhut hankkeidesi vaikutuksesta yrityksesi suuntaan ja kannattavuuteen, ilmaiset kvantifioimalla hullut datataitosi todellisina lukuina.

Jos et puhu tiivistelmässäsi siitä, miten keräät ja analysoit dataa, tuleva työnantaja epäilee. Älä anna liiketoimintaosaamisesi varjostaa keskeisiä kykyjäsi data-analyytikkona. Kerro ratkaisemistasi ongelmista, datan laajuudesta, jonka kanssa olet työskennellyt, ja käyttämistäsi ohjelmistoista.

Data ei kuitenkaan elä tyhjiössä. Kaikilla data-analyytikoilla on oma lähestymistapansa siihen, miten he viestivät datasta kollegoilleen ja saavat muut ymmärtämään, mitä se tarkoittaa. On tärkeää kuvata tarkkaan, miten saat datasi elämään, sillä siitä ei ole paljon hyötyä, jos se on juuttunut taulukkolaskentataulukkoon, jota vain sinä ymmärrät.

Ansioluettelosi ansioluettelon henkilökohtaisen lausunnon on tehtävä kolme asiaa. Sen on:

  • Ositellä sinut data-analyytikkona
  • Antaa viitteitä siitä, mitä voit tuoda yritykselle.
  • Osoitettava, että työllistymistavoitteesi ovat yhteneväiset yrityksen tavoitteiden kanssa.
Väärin
Olen innostunut data-analyytikko, jolla on pitkä historia matematiikasta ja luonnontieteistä kiinnostuneena. Olin kirjanpitäjä ystäväni limonadikojussa kolmannella luokalla. Sen jälkeen olen tehnyt varainkeruuta lukion draamakerholle ja saanut harjoittelupaikan äitini ystävän omistamassa yrityksessä.
Oikein
Perusteellinen ja huolellinen data-analyytikko, joka on innostunut auttamaan yrityksiä menestymään. Entinen pienyrityksen omistaja ja tradenomitutkinnon suorittanut. Vahvat tekniset taidot, jotka perustuvat insinöörin koulutukseen.
📌Vinkki:📌
Lisää muita ihmisiä yhteenvetoosi

Data-analyytikon tulokset eivät synny ilman muiden panosta. Data-analyytikot esittelevät havaintonsa kollegoilleen, keskustelevat siitä, mitä ne voivat tarkoittaa, ottavat palautteen huomioon tarkentaakseen mallejaan ja rakentavat uusia hypoteeseja kaiken todistusaineiston perusteella. He saattavat ymmärtää dataa syvemmällä tasolla kuin heidän lähipiirinsä, mutta se ei tarkoita, että heidän lähipiirinsä ymmärtäisivät dataa eri näkökulmasta. Vain yhdessä tekemällä löydetään optimaalinen tie eteenpäin.

Työkokemusosion kirjoittaminen

Järjestä data-analyytikon työkokemuksesi kronologiseen muotoon alkaen viimeisimmästä työtehtävästäsi ja edeten siitä taaksepäin. Kronologinen muoto on paras, sillä sitä palkkaavat johtajat odottavat näkevänsä data-analyytikon ansioluettelossa. ATS:n on myös helpompi analysoida sitä.

Avain siihen, että CV:n työnkuvauksesta tulee todella tietopohjainen ja pehmustamaton, on jokaisen yksittäisen kohdan kvantifiointi. Jos jotakin asiaa ei voi kvantifioida, sen on tehtävä tilaa jollekin kvantifioitavalle asialle. Näin painopiste siirtyy automaattisesti pois tehtävistä saavutuksiin.

Käytä saavutuksia koskevia lausumia ja jotakin toiminto + ongelma/projekti = tulos -kaavaa jäsentääksesi luettelopisteitäsi. Luettele enintään kuusi saavutusta kunkin tehtävänkuvauksen alle. Käytä tätä mallia otsikoita varten:

  • Tehtävänimike
  • Yrityksen nimi, sijainti
  • Työskentelypäivämäärät

Jos kirjoitat vanhemman data-analyytikon ansioluetteloa, vältä jättämästä turhia kohtia vanhempiin tehtäväkuvauksiin. Jos sinulla on samankaltaisia saavutuksia lueteltu kahdessa eri tehtävässä, säilytä vain tuoreempi. Ole armoton, kun karsit tällaista toistoa. Pidä sitä tietokokonaisuuden puhdistamisena.

Laaditko vastavalmistuneen data-analyytikon ansioluetteloa tai haetko data-analyytikon oppisopimuskoulutukseen? Muista silloin mainita kaikki harjoittelut, työharjoittelut ja vapaaehtoistyö, joita olet tehnyt, ja laita tämä kohta koulutusosion jälkeen.

Jos sinulla ei ole lainkaan kokemusta eikä muita lähteitä asiaankuuluvista saavutuksista, jätä tämä CV-osio kokonaan pois ja harkitse sen sijaan opiskelijan CV:n kirjoittamista.

Jos saat ansioluettelossasi olevat data-analyytikon tehtävät kirjoitettua tarkasti, saat enemmän haastattelupyyntöjä.

Alla on lueteltu hyödyllisiä vinkkejä ja niksejä siitä, miten kirjoitat erinomaisen kokemusosion data-analyytikon ansioluetteloon. Esimerkiksi:

  • Käytä käänteistä kronologista järjestystä eli aloita viimeisimmästä työstäsi.
  • Älä sisällytä 10-15 vuotta aiemmin tekemiäsi töitä – viimeisimmät saavutuksesi alalla ovat aina merkityksellisimpiä asiakkaidesi kannalta.
  • Kiinnitä enemmän huomiota laajimpiin ja merkittävimpiin kokemuksiisi.
  • Mainitse paras ja suosituin yritys, jossa olet ollut mukana.
  • Käytä kokonaisprosenttiosuutta kaikista suorittamistasi tehtävistä kaikissa yrityksissä.
  • Käytä bullet pointteja kirjoittaessasi aiempaa työkokemustasi, jotta ansioluettelosta tulee ymmärrettävä ja huomiota herättävä

Lyhyessä muodossa esiteltävää tietoa on kuitenkin paljon.

Mutta, kuten alla oleva esimerkki osoittaa, siihen on keino!

Oikein
Data-analyytikko
Mediamaja, Helsinki
07/2019 – 12/2021

  • Työskenteli ohjelma-/tuotepäälliköiden kanssa tuotekehityksessä ja raportoi edistymisestä.
  • Käsitteli sisäistä Shared Drivea, paransi SharePoint-työpapereita ja antoi niihin pääsyn
  • Kolmansien osapuolten suhteiden hallinnointi ja kehittäminen
  • Avustanut päätöksentekoprosesseissa ja ad hoc -raporteissa
  • Työskenteli tuotekatsausten parissa korkean laadun saavuttamiseksi
  • Suositusten antaminen johdon eri tasoille
Seuraavassa on muutamia vinkkejä, joiden avulla saat data-analyytikon ansioluetteloosi loistavan kokemusosion:

  • Aloita viimeisimmästä tai nykyisestä työtehtävästäsi ja etene taaksepäin. On tehokasta sisällyttää työnimikkeesi, yrityksen nimi ja vuodet, jotka olet työskennellyt yrityksessä.
  • Se on vapaaehtoista, jos haluat lisätä lisätietoja aiemmista yrityksistä. Lisää lyhyt lause, jossa kuvaat rooliasi aiemmissa työtehtävissäsi.
  • Toimita suosituskirje aiemmasta työpaikasta. Tämä voi olla hyvä merkki rekrytoijalle, koska se osoittaa tehokkuutesi.
  • Kirjoita jokaisesta työpaikasta muutama luetelmakohta, joissa korostat ammatillisia menestyksiäsi pikemminkin kuin annettuja vastuualueitasi.
  • Valitse jokaisesta hoitamastasi työtehtävästä yksi merkittävä saavutus ja korosta niitä. Osallistuminen suuriin projekteihin tuo sinulle lisäpisteitä asiakkaalta.
  • Varmista, että aloitat jokaisen bullet pointin toimintaverbillä, jotta kiinnität suurempaa huomiota sitoutumiseesi.

Koulutusosio

Suurten tietomäärien käsittely voi olla haastavaa. Siksi data-analyytikon ansioluettelossasi pitäisi tuoda esiin, miten ja milloin olet hankkinut asiantuntemuksesi. Tämä tarkoittaa, että sinun on lisättävä koulutusosiota.

Useimmissa data-analyytikon ammateissa vaaditaan vähintään tradenomin tutkinto. Tietoanalyytikon työnantajat ja työntekijät vaativat usein maisterin tutkintoa. Sama pätee myös suorittamiisi asiaankuuluviin tietokantaopintokursseihin.

Jos sinulla on merkittävä koulutustausta sekä vaikuttavia tutkintoja ja voitettuja palkintoja, korosta niitä osana ansioluetteloasi. Kun rekrytoija huomaa, että data-analyytikon ansioluettelossasi on runsas koulutusosio, se pitää hänet kiinnostuneena.

Aloita korkeimmalla koulutustasollasi. Muista painottaa koulutusosiota tavalla, joka vastaa työnkuvaa. Älä anna epäolennaisia koulutustietoja, jos ne eivät sovi hyvin työnkuvaan.

Kun täytät koulutusosiota, tee luettelo seuraavista asioista:

  • Tutkintotyyppi
  • Pääaineen tutkinto
  • Yliopistotutkinto
  • Palkinnot ja muut akateemiset kunnianosoitukset
  • Lisäkurssit

Jotkut rekrytointiryhmät saattavat jopa palkata henkilön, joka ei ole vielä päättänyt opintojaan, varsinkin jos hakija osoittaa suurta kunnianhimoa ja lupaavia taitoja.

Miten laittaa taidot data-analyytikon ansioluetteloon?

Data-analyytikon työ ei ole helppoa. Tarvitaan tiettyjä data-analyyttisiä taitoja, jotta voi sekä analysoida suurta dataa että viestiä niin hyvin, että muut ymmärtävät sen. Data-analyytikon ansioluettelon tehtävänä on osoittaa, että sinulla on tarvittavat taidot työn tekemiseen.

Miten data-analyytikon taitosi erottavat sinut muista hakijoista? Luettele taitosi taulukkoon. Mieti, mitkä taidot ovat työn kannalta olennaisimpia. Ajattele niitä data-analyytikon ansioluettelon avainsanoina, jotka kiinnittävät työnantajan huomion.

Tärkeimpiä taitoja, joita henkilöstöpäälliköt haluavat nähdä data-analyytikon ansioluettelossa, ovat muun muassa seuraavat:

  • Analyyttiset taidot:

Osaatko käsitellä suuria tietomääriä, kuten faktoja, lukuja ja numeroiden murskaamista?

  • Matemaattiset taidot:

Onko sinulla riittävän vahvat matemaattiset taidot tehdä arvioita numeroiden perusteella?

  • Viestintätaidot:

Osaatko kirjoittaa ja puhua selkeästi selittääksesi, mitä analysoit?

  • Huomio yksityiskohtiin:

Oletko tarpeeksi tarkka analyysissäsi varmistaaksesi, että päädyt oikeisiin johtopäätöksiin?

  • Tekniset taidot:

Osaatko käyttää tietovarasto- ja liiketoimintatietoalustoja tai tietokantakyselykieliä?

  • Luova ajattelu:

Kyseenalaistatko vakiintuneet liiketoimintakäytännöt ja ideoitko uusia lähestymistapoja data-analyysiin?

  • Intohimo ongelmanratkaisuun:

Onko dataan perustuvien ratkaisujen löytäminen sinulle vain työtä vai rakastatko sitä?

Data-analyytikkona toimiminen ja tiedusteluanalyytikon ansioluettelon kirjoittaminen edellyttävät tiettyjä teknisiä taitoja.

Esimerkkejä pehmeistä taidoista:

  • Tarkkaavaisuus yksityiskohtiin
  • Tiimipelaaja
  • Looginen päättelykyky
  • Uteliaisuus
  • Kriittinen ajattelu
  • Proaktiivisuus
  • Ajanhallinta
  • Päätöksentekijä
  • Organisaatio
  • Tuloshakuisuus
  • Tehokas viestijä
  • Teknologiaosaaminen
  • Ongelmanratkaisija
  • Julkinen puhuminen
  • Sopeutumiskyky

Esimerkkejä kovista taidoista:

  • Tilastopaketit ja -menetelmät
  • Projektinhallinta
  • SQL-pohjaiset tietokannat ja kyselykielet
  • XML-, ETL- ja Javascript-kehykset.
  • tietokantojen suunnittelu
  • Tietovarastointi ja business intelligence -alustat
  • R- tai SAS-kielet
  • Tietojen puhdistus, munging ja louhinta
  • Tietojen visualisointi- ja raportointitekniikat
  • Microsoft Excelin kehittyneet toiminnot
  • Ohjelmointikielet
  • Visualisointialustat, kuten Tableau ja Qlik
Väärin
  • Kokenut tietojen analysoinnissa
  • Taito käyttää tietojen analysointityökaluja
  • vankat matemaattiset taidot
Oikein
  • Analyyttisiin johtopäätöksiin liittyvä tietämys
  • Vahvat ongelmanratkaisu- ja viestintätaidot
  • Kokemus Excelin, Google Driven, SQL:n ja Minitabin käytöstä.
Älä sisällytä data-analyytikon ansioluetteloon vain luetteloa yleisistä taidoista. Valitse sen sijaan erityisiä taitoja, jotka osoittavat, että sinulla on tehtävän edellyttämä pätevyys.

Sinun on kyettävä lukemaan ja kommunikoimaan asianmukaisesti potentiaalisten asiakkaiden kanssa, sillä loppujen lopuksi olet tekemisissä jonkun tietojen kanssa.

Tehosta data-analyytikon CV:täsi lisäosilla

Tässä voit osoittaa CCA Data Analyst-, MCSE: Datanhallinta- ja analytiikka- tai eCAP-osaamisesi. Tällaiset lisäsertifioinnit ja -pätevyydet voivat paikata ammattikorkeakoulun jättämiä aukkoja, varsinkin jos taustasi ei ole suoraan data-analytiikan alalla.

Lisää muita kohtia, jotka antavat sinusta analyytikkona kattavamman kuvan. Puhutko muita kieliä kuin suomea? Tämä voi olla todellinen etu, vaikka työskentelisitkin puhtaasti suomenkielisessä ympäristössä. Ilmoita, mitä kieliä puhut ja millä tasolla osaat niitä.

Voisit myös lisätä harrastukset, palkinnot tai työhön liittymättömät saavutukset, joilla voi olla merkitystä suorituksellesi data-analyytikkona, vaikkakaan ei suoraan. Ennen kaikkea, älä unohda mahdollisuutta täyttää ansioluettelosi tietokokonaisuutta.

Kirjoita data-analyytikon saatekirje ansioluettelosi yhteyteen.

Ellei sinua ole nimenomaisesti pyydetty olemaan tekemättä niin, sinun on aina lähetettävä ansioluettelosi saatekirjeen kera. Se on vakiintunut käytäntö ja sitä odotetaan yleisesti riippumatta siitä, kuinka tarkasti saatekirjeesi luetaan, jos luetaan ollenkaan. On tietenkin aina parempi, että sinulla on hyvä saatekirje, jota ei koskaan lueta, kuin huono saatekirje, jota luetaan.

Käytä vakiomuotoista brittiläistä saatekirjemuotoa, johon kuuluu asianmukaisesti muotoiltu otsikko, tervehdys ja allekirjoitus. Saatekirjeen rungon tulisi olla kolmiosainen:

  • Huomiota herättävä avauskappale – 60-80 sanaa.
  • Taitojen ja saavutusten esittely – 120-200 sanaa.
  • Vahva loppukappale ja yhteydenottopyyntö – 40-60 sanaa.

Entä saatekirjeen pituus? Sen tulisi olla yli puoli A4-sivua, mutta enintään yksi A4-sivu, yhteensä noin 200-350 sanaa.

Usein kysytyt kysymykset

Mitä pätevyyksiä tarvitaan data-analyytikon työhön?

Data-analyytikon ammattiin ei tarvita muodollista pätevyyttä. Monet työnantajat kuitenkin suosivat hakijoita, joilla on tutkinto esimerkiksi seuraavista aiheista:

  • Matematiikka.
  • Tietojenkäsittelytiede.
  • Yritystietojärjestelmät.
  • Tilastotiede.

Kuinka paljon data-analyytikko tienaa?

Datatieteilijällä (Data Scientist) ja -analyytikolla (Business Analyst) keskipalkka voi vaihdella mm. henkilön kokemuksesta ja yrityksen koosta riippuen 3500 € / kk ja 7500 € / kk välillä. Data-analyytikolla vaihtelu on vieläkin hurjempaa, palkkatason ollessa alimmillaan 2750 € / kk ja ylimmillään 9458 € / kk ja Data Engineerillä palkka voi olla jotain 3500 € / kk ja 13 667 € / kk välillä. Muissa rooleissa vaihtelu on tasaisempaa, tyypillisesti +/- 1000 € / kk.

Kokeneen Data Engineerin palkkataso voi olla samalla tasolla C-tason johtajien kuten CAO:n ja CDO:n kanssa ja jopa korkeampi kuin CTO:lla. Data Engineerin mediaanipalkka on kuitenkin samalla tasolla (4500 € / kk) Data Scientistin ja Analyytikko-roolien mediaanipalkkojen kanssa, joten yksittäiset kovan palkkatason Data Engineerit nostavat Data Engineerin keskipalkan tasoa. (Lähde: analyytikkolehti.fi)

Samankaltaisia ​​artikkeleita

Insinöörin saatekirje

Insinöörin saatekirje

Vaikka insinöörien ansioluettelo on tietenkin välttämätön, saatekirjeesi on tilaisuutesi osoittaa mahdollisille...