Maak een CV Data Analyst dat door de ATS-filters komt

Analytische samenvatting (3-4 regels max)

Uw data-gerichte pitch. De recruiter moet uw specialisatie, belangrijkste tools en zakelijke impact direct kunnen identificeren.

• Jaren ervaring + domein (marketing, finance, product, HR...)
• Kerntools: SQL + belangrijkste BI-tool + Python indien relevant
• Gekwantificeerde impact: besparingen, omzet, gerealiseerde optimalisaties
• Datavolume: omvang van datasets, aantal bronnen

Technische vaardigheden (tools per categorie)

Cruciale sectie voor data-ATS. Organiseer uw tools in leesbare categorieën die uw analytische stack weerspiegelen.

• Data: SQL (PostgreSQL, BigQuery), Python (Pandas, NumPy), R
• BI & Visualisatie: Power BI, Tableau, Looker, Google Data Studio
• Cloud: GCP, AWS, Snowflake, dbt
• Overig: Geavanceerd Excel, Git, Airflow, Google Sheets
• Vermeld uw werkelijke SQL-niveau (complexe joins, window functions, CTE)

Werkervaring (inzichten en impact)

Elke functie moet aantonen dat u ruwe data omzet in zakelijke beslissingen, niet alleen queries uitvoert.

• Format: Functietitel | Bedrijf | Tools | Data
• 3-5 opsommingspunten per functie gericht op de zakelijke impact van analyses
• Vermeld het datavolume dat u verwerkte (rijen, bronnen, frequentie)
• Beschrijf het volledige proces: verzameling, opschoning, analyse, presentatie

Dataprojecten (portfolio)

Een data-portfolio is een krachtige onderscheidende factor. Het bewijst dat u een analyse van begin tot eind kunt uitvoeren.

• 2-3 projecten met beschrijving van het probleem, aanpak en resultaat
• Vermeld de gebruikte datasets, methode en visualisaties
• Links naar GitHub, Kaggle of Medium-artikelen indien beschikbaar
• Kaggle-competities of open data-projecten tonen initiatief

Opleiding & Certificeringen

Data-certificeringen zijn sterke signalen voor ATS-systemen, vooral voor zij-instromers.

• Diploma, universiteit/hogeschool, data-specialisatie indien van toepassing
• Google Data Analytics Certificate, IBM Data Analyst, Microsoft Power BI
• Opleidingen via DataCamp, Coursera, Udemy indien significant
• Erkende data-bootcamps (Le Wagon, Ironhack, enz.)

Analytische soft skills (geïntegreerd, niet opgesomd)

Soft skills van een data analyst worden bewezen in uw ervaringspunten, niet in een losse lijst.

• Kritisch denken en het vermogen om data te bevragen
• Communicatie van inzichten aan niet-technische stakeholders
• Zorgvuldigheid bij het opschonen en valideren van data

« Vaardig in Excel » schrijven zonder het niveau te specificeren

Iedereen zet « Excel » op zijn CV. ATS-systemen zoeken naar indicatoren van gevorderd niveau: Power Query, draaitabellen, VBA, Power Pivot. « Excel » alleen triggert geen relevante match.

Taken beschrijven in plaats van inzichten

« Wekelijkse rapporten gemaakt » zegt niets over uw analytische waarde. ATS-systemen en recruiters willen het inzicht, de aanbeveling en de zakelijke impact zien.

SQL niet vermelden of vermelden zonder context

SQL is het meest voorkomende binaire filter voor data analyst-posities. Alleen « SQL » schrijven is niet genoeg – recruiters willen uw werkelijke niveau weten.

Datavolumes negeren

100 rijen in Excel analyseren en 5M rijen in BigQuery analyseren is niet hetzelfde vak. Volumes geven uw schaalbaarheid aan en triggeren verschillende ATS-matches.

Geen data-portfolio

In tegenstelling tot andere beroepen kunnen data analysts hun werk laten zien: Tableau Public-dashboards, Kaggle-notebooks, GitHub-repo's. Dit niet doen is een uniek voordeel verspillen.