CV data analyst : exemple, compétences et conseils

Exemple de CV

Exemple

Thomas Garnier

Data analyst

thomas.garnier@example.com · 06 12 34 56 78 · 59000 Lille

Profil

Data analyst, 4 ans d'expérience en distribution et en e-commerce. Tableaux de bord suivis chaque semaine par la direction commerciale, analyses de prix et de fidélité. SQL, Python, Power BI ; habitué à présenter des résultats à des équipes non techniques.

Expériences professionnelles

Data analyst

janvier 2023 - aujourd'hui

Maréo Distribution, 80 magasins · Lille · CDI

• Tableaux de bord Power BI des ventes et des marges de 80 magasins, suivis chaque semaine par 12 directeurs régionaux.
• Analyse de l'effet des promotions sur 2 ans de tickets de caisse (SQL, Python) : 30 % des opérations arrêtées, marge préservée.
• Segmentation des 400 000 porteurs de la carte de fidélité : 5 segments repris par l'équipe CRM pour ses campagnes.
• Automatisation du reporting mensuel : 3 jours de travail manuel supprimés chaque mois.

Data analyst junior

septembre 2021 - décembre 2022

Kaléo Shop, e-commerce · Roubaix · CDI

• Suivi du tunnel de commande dans Google Analytics et BigQuery, rapport hebdomadaire pour l'équipe produit.
• Analyse de 12 tests A/B sur les pages produits : 4 changements retenus, conversion en hausse de 0,4 point.
• Nettoyage du catalogue de 15 000 références avec l'équipe achats.

Analyste de données (alternance)

septembre 2019 - août 2021

Mutuelle des Flandres · Lille · Alternance

• Requêtes SQL et tableaux de bord sur les résiliations de contrats.
• Étude des motifs de résiliation présentée au comité de direction.

Formation

Master mention statistique et informatique décisionnelle, en alternance

septembre 2019 - septembre 2021

Université · Lille

BUT science des données

septembre 2016 - juin 2019

IUT · Lille

Compétences

• SQL (PostgreSQL, BigQuery)
• Python : pandas, scikit-learn
• Power BI, DAX
• Excel avancé
• Statistiques, tests A/B
• Segmentation, séries temporelles
• Git
• Présentation des résultats

Langues

• Français · langue maternelle
• Anglais · B2 · courant

Centres d'intérêt

• Analyse des données ouvertes des transports de la métropole lilloise, code publié
• Échecs en club

Cet exemple de CV data analyst est celui d'un analyste passé par l'alternance, l'e-commerce puis la grande distribution. Chaque ligne dit ce qui a été analysé, avec quel outil, et ce que l'entreprise en a fait. Il utilise un vrai modèle Kandiq, le modèle « Pastille » : une colonne, compétences et langues en pastilles, rien qui gêne la lecture par un logiciel de tri. Partez d'un modèle de CV et remplacez les informations par les vôtres.

Selon Onisep, le data analyst (analyste de données) prépare, nettoie et structure les données, écrit des règles d'automatisation, crée des tableaux de bord, des reportings et des modèles statistiques. Ses analyses servent à améliorer la stratégie commerciale, à repérer les points forts et les faiblesses, à lancer des produits. On le trouve dans la banque et l'assurance, le commerce, l'e-commerce, l'industrie et la santé.

• Niveau d'accès : bac + 3, d'après Onisep.
• Salaire débutant : à partir de 2 900 € brut par mois, variable selon le lieu et le statut.

Le data analyst se distingue du data scientist, plus tourné vers les modèles prédictifs et l'apprentissage automatique, et du data engineer, qui construit les flux de données. Si l'offre mélange les trois, votre CV de data analyst met en avant la partie que vous pratiquez vraiment.

• Les outils, avec leur nom exact : SQL et sa base, Python ou R, l'outil de visualisation, le tableur.
• Le métier servi : ventes, marketing, finance, logistique, ressources humaines. Une analyse vaut par la question à laquelle elle répond.
• Le volume et la complexité : nombre de sources, de lignes, de magasins, de clients.
• L'effet de vos analyses : une décision prise, un coût réduit, du temps gagné, un indicateur suivi par la direction.
• La communication : savoir présenter un résultat à des équipes non techniques.

1. L'en-tête : nom, intitulé du poste (« Data analyst », « Analyste de données », « Business analyst »), téléphone, e-mail, ville, profil LinkedIn, lien vers votre code ou votre portfolio.
2. L'accroche : trois lignes, avec vos années d'expérience, votre secteur, vos outils principaux et un résultat.
3. Les expériences, de la plus récente à la plus ancienne.
4. Les compétences techniques, classées par catégorie.
5. Les projets, surtout en début de carrière ou en reconversion.
6. La formation et les certifications.
7. Les langues : l'anglais est souvent demandé.

Voir aussi nos conseils pour la phrase d'accroche et le titre du CV.

Une bonne puce de CV de data analyst suit une formule simple : la question métier, ce que vous avez fait et avec quel outil, puis le résultat. Le résultat n'est pas « un tableau de bord livré », c'est ce qu'il a permis.

Quelques résultats à chiffrer selon votre poste :

• le nombre d'utilisateurs ou de décideurs qui suivent vos tableaux de bord ;
• le temps gagné par une automatisation ;
• un coût réduit, une marge préservée, une conversion améliorée ;
• le volume traité : sources, lignes, clients, magasins.

Les logiciels de tri (ATS) cherchent les outils de l'offre tels qu'ils sont écrits. Classez vos compétences par catégorie, reprenez les termes de l'annonce que vous maîtrisez vraiment, et donnez votre niveau en mots. Notre guide des compétences sur un CV détaille la méthode.

Côté qualités, montrez la rigueur (des données vérifiées), la curiosité (des questions posées au métier) et la pédagogie (des résultats expliqués simplement), chacune par un fait.

En début de carrière ou en reconversion, deux ou trois projets bien présentés valent une première expérience. Pour chacun :

• la question posée et la source des données (données ouvertes, jeu de données public, données d'une association) ;
• les outils et la méthode ;
• le résultat, en une phrase et un graphique ;
• un lien vers le code (GitHub, GitLab) ou vers le tableau de bord publié.

Dans Kandiq, le lien vers votre code ou votre portfolio se place dans le champ « Site personnel » de l'en-tête, à côté de votre profil LinkedIn.

Beaucoup de data analysts viennent d'un autre métier : contrôle de gestion, marketing, logistique, recherche. Votre premier métier est un atout : vous connaissez les questions du terrain. Sur votre CV :

• titrez sur le poste visé, « Data analyst », et non sur l'ancien ;
• reformulez vos anciennes missions sous l'angle des données : reportings, fichiers Excel, indicateurs suivis ;
• placez la formation en analyse de données et les projets avant les expériences sans lien ;
• visez d'abord les secteurs que vous connaissez.

Voir aussi notre exemple de CV de reconversion.

D'après Onisep :

• En 3 ans : le BUT science des données, ou une licence avec un parcours science des données.
• En 5 ans : un master en statistique et traitement de l'information, en exploration de données (datamining), en marketing, en mathématiques, en économétrie ou en informatique décisionnelle, ou un diplôme d'ingénieur en statistique, en mégadonnées et intelligence artificielle.

Sur le CV, donnez l'intitulé exact du diplôme et du parcours. Une certification d'éditeur (outil de visualisation, plateforme de données) se place dans les compétences ou dans une rubrique « Certifications », avec son année.

• Une page jusqu'à environ 5 ans d'expérience.
• Un modèle sobre : le recruteur cherche des outils et des résultats, pas un graphisme.
• Des niveaux en mots (« maîtrise », « pratique régulière », « notions ») plutôt qu'en jauges, qu'un ATS ne lit pas.
• Un PDF avec du texte sélectionnable, et une version Word si l'entreprise la demande.

Pour une candidature à l'étranger, voyez notre guide du CV en anglais. Pour les autres métiers du numérique, voyez notre exemple de CV informatique.

• Une liste de 30 outils sans niveau ni contexte.
• Des missions sans effet : « création de tableaux de bord » ne dit pas à qui ils servent.
• Des jauges ou des pourcentages pour vos compétences (« Python 80 % »).
• Un titre flou comme « Passionné de data ».
• Des données confidentielles citées dans un projet.
• Un CV identique pour un poste de data analyst, de data scientist et de data engineer.

Si l'offre demande une lettre de motivation, reliez une question métier de l'entreprise à une analyse que vous avez menée. En entretien, attendez-vous à un exercice en SQL ou sur un jeu de données, et à présenter un projet comme vous le feriez devant la direction : notre guide des questions d'entretien aide à s'y préparer.