CV for dataanalytiker: eksempel og tips

Nøkkelord som går igjen i annonser for dataanalytikere

Rollen har mange navn: dataanalytiker, forretningsanalytiker, BI-utvikler, rapportutvikler og data analyst. Les derfor hva stillingen faktisk handler om, og bruk tittelen og ordene fra annonsen der de stemmer med det du har gjort. Rekrutteringssystemer og rekrutterere leter etter verktøyene med navn, så skriv «Power BI», «SQL» og «Python» i stedet for «analyseverktøy». Guiden om ATS-vennlig CV forklarer hvordan systemene leser CV-en.

Disse ordene går ofte igjen i norske annonser for dataanalytikere:

• SQL, Python eller R til uttrekk, rensing og analyse av data.
• Power BI, Tableau, Qlik eller Looker til rapporter og dashbord.
• Datamodellering, DAX og datavarehus, for eksempel Snowflake, BigQuery, Databricks eller Azure.
• Statistikk, A/B-testing, prognoser og maskinlæring.
• Datakvalitet, datastyring og personvern.
• KPI-er, innsikt og beslutningsstøtte for ledelse og fagmiljøer.
• Formidling, samarbeid med interessenter og evne til å forklare tall enkelt.

Formelle krav: utdanning, sertifiseringer og personvern

Det er ingen fast vei inn i yrket. Mange har studert økonomi, statistikk, matematikk eller informatikk, og noen har en master i for eksempel business analytics. Fagskolene har også egne studier, som fagskolegraden Dataanalytiker på 60 studiepoeng ved Fagskolen Viken. Skriv utdanningen med full tittel og år, og ta med relevante emner eller masteroppgaven hvis du er tidlig i karrieren.

Sertifiseringer er ikke krav, men de kan hjelpe når annonsen nevner et bestemt verktøy. Microsoft-sertifiseringen Power BI Data Analyst Associate (eksamen PL-300) må fornyes hver 12. måned, så skriv året og om den fortsatt er gyldig.

Jobber du med opplysninger om personer, gjelder personvernforordningen (GDPR), som er norsk lov gjennom personopplysningsloven. Erfaring med anonymisering, tilgangsstyring og innebygd personvern er derfor verdt å nevne, særlig i offentlig sektor, helse og finans.

Eksempel på sammendrag i CV for dataanalytiker

Sammendraget skal si hva slags analyser du gjør, hvilke verktøy du er sterkest i, og hva analysene dine har ført til. Her er et oppdiktet eksempel du kan bruke som mønster:

Eksempel: «Dataanalytiker med fire års erfaring fra varehandel og energi, sterkest i SQL, Python og Power BI. Bygget salgsdashbordet som 60 butikksjefer bruker hver uke, og en prognosemodell for varebestilling som reduserte svinnet i ferskvarer med 15 prosent. Liker å gjøre kompliserte tall enkle for dem som skal ta beslutninger. Søker en rolle der jeg kan jobbe mer med datamodellering og A/B-testing.»

Bytt ut tall og verktøy med dine egne. Skriv bare resultater du kan forklare, også hvordan du målte dem. Flere eksempler finner du i guiden om sammendrag i CV.

Kulepunkter med resultater: svakt mot sterkt

Den vanligste svakheten er punkter som beskriver verktøyet i stedet for verdien. «Laget rapporter i Power BI» sier hva du gjorde, men ikke hvorfor det betydde noe. Bruk et sterkt verb i fortid, si hvilket spørsmål analysen svarte på, og avslutt med det som skjedde etterpå: tid spart, kroner, færre feil eller en beslutning som ble tatt.

• Svakt: «Laget rapporter i Power BI.» Sterkt: «Bygget et salgsdashbord i Power BI for 60 butikker, som erstattet tolv manuelle Excel-rapporter og sparte rundt 20 arbeidstimer i uken.»
• Svakt: «Jobbet med SQL.» Sterkt: «Skrev SQL-uttrekk og datamodeller i Snowflake som halverte tiden fra nye data kom inn til rapportene var oppdatert.»
• Svakt: «Analyserte kundedata.» Sterkt: «Fant gjennom en kohortanalyse at kunder som brukte appen den første uken, ble værende dobbelt så lenge, og ga grunnlaget for en ny velkomstkampanje.»
• Svakt: «A/B-testing.» Sterkt: «Planla og analyserte 14 A/B-tester i nettbutikken, der tre av endringene til sammen økte konverteringen med 0,8 prosentpoeng.»
• Svakt: «Ansvar for datakvalitet.» Sterkt: «Innførte automatiske kontroller av kundedata, og fikk ned andelen feil i adressefeltet fra 9 til 2 prosent.»
• Svakt: «Presenterte for ledelsen.» Sterkt: «Presenterte kvartalsanalysen for ledergruppen, som brukte den til å flytte 3 millioner kroner i markedsbudsjettet til kanalene som ga best avkastning.»

Ferdigheter, verktøy og portefølje

Del ferdighetene inn i grupper, slik at rekruttereren ser verktøyene raskt. Skriv bare det du kan bruke selvstendig. Har du lite erfaring, kan en liten portefølje vise mer enn en lang liste: to eller tre analyser på åpne data, for eksempel fra SSB, med kode, et dashbord og en kort forklaring av hva du fant. Dette hører hjemme i ferdighetsdelen:

• Spørrespråk og programmering: SQL, Python med pandas, eller R.
• Visualisering: Power BI med DAX, Tableau, Looker eller Qlik.
• Data og plattform: Snowflake, BigQuery, Databricks, dbt, Azure eller avansert Excel.
• Metode: statistikk, regresjon, prognoser, A/B-testing og segmentering.
• Sertifiseringer med navn og år, for eksempel PL-300 for Power BI.
• Kunnskap om bransjen, for eksempel varehandel, bank, energi eller helse.

Nyutdannet, karriereskifte eller lang erfaring

Kommer du rett fra studiene, er masteroppgaven, prosjekter i emnene og sommerjobber ofte det sterkeste du har. Skriv hvilke data du brukte, hvilken metode og hva du fant, for eksempel «analyserte 200 000 turer fra åpne bysykkeldata og fant hvilke stasjoner som oftest står tomme om morgenen». Guiden om CV for nyutdannet har flere råd.

Bytter du fra et annet fag, som økonomi, markedsføring eller logistikk, er fagkunnskapen din en styrke. Vis hvordan du allerede har brukt data i jobben, for eksempel rapporter du har laget eller prosesser du har gjort raskere med Excel eller SQL. Med mange år bak deg bør CV-en vise mer om eierskap og påvirkning: hvilke beslutninger analysene dine ga grunnlag for, hvem du samarbeidet med, og om du har bygget opp et team eller en dataplattform. Kort ned eldre stillinger til en linje.

Vanlige feil i CV for dataanalytiker

Se etter disse feilene før du sender CV-en:

• Verktøy uten resultat. Hva endret seg fordi du laget analysen?
• Tall uten sammenheng. «Økte med 15 prosent» må si hva som økte, og fra hva.
• Fagord som bare analytikere forstår. Den første som leser, er ofte en rekrutterer.
• Ferdighetsnivå i stjerner eller prosent.
• Skjermbilder av dashbord med ekte kundedata eller interne tall i porteføljen.
• Samme CV til en BI-stilling og en stilling i maskinlæring.

Tilpass CV-en til hver analysestilling med Selja

Analysestillinger ligner hverandre i navnet, men ikke i innholdet. En BI-stilling vil ha Power BI, DAX og datamodellering, en annen Python, statistikk og A/B-testing. Med Selja limer du inn annonsen og laster opp CV-en du har. På under ett minutt får du en profesjonell, ATS-vennlig CV og søknad skreddersydd til stillingen, med verktøyene og ordene fra annonsen der de stemmer med det du har gjort. Da kan du søke på flere stillinger uten å skrive om CV-en hver gang.

Selja legger aldri til verktøy eller erfaring du ikke har. Ber annonsen om for eksempel dbt og CV-en ikke viser det, spør Selja deg først og bruker bare det du bekrefter. Vil du først se hvor du står, kan du ta en gratis ATS-sjekk mot annonsen eller sjekke CV-en gratis. Med Pro får du også Jobbmatch, som gir en poengsum fra 0 til 100 for hvor godt du passer stillingen. Se priser, eller kom i gang.

Søknaden, caseoppgaven og lønnen

I søknaden bør du vise at du forstår hvilke spørsmål virksomheten vil ha svar på. Nevn et konkret eksempel på en analyse som førte til en beslutning, og koble det til det de ser etter. Hold søknaden på en side. Se eksempel på jobbsøknad og guiden om hvordan du skriver en søknad.

Mange arbeidsgivere gir en caseoppgave, for eksempel et datasett du skal analysere og presentere. Øv på å forklare funnene enkelt og på å si hva du ville anbefalt. Bruk intervjuspørsmålene for å forberede deg, og sjekk tallene i lønnssjekken før du forhandler.