Vous cherchez à décrocher un poste de data analyst mais vous ne savez pas comment structurer votre CV pour vraiment vous démarquer ? Un CV de data analyst efficace doit montrer vos compétences, votre expérience et votre maîtrise des outils de manière claire.
C’est la raison pour laquelle nous vous proposons dans cet article des exemples de CV de data analyst optimisés et prêts à l’emploi. Nous vous dévoilons également nos meilleurs conseils pour remplir chaque section et créer un curriculum vitæ percutant qui séduira les recruteurs.
Modèles de CV de data analyst par rôle et niveau d’expérience
Sélectionnez ici l’exemple de CV correspondant à votre profil et commencez à créer votre document avec Enhancv !
Comment faire un CV de data analyst percutant ?
Que vous soyez débutant·e, junior ou senior, l’objectif du CV est de présenter votre savoir-faire de manière lisible et convaincante pour les recruteurs et les ATS (systèmes de tri automatiques des candidatures).
Dans cette partie, vous apprendrez à rédiger votre document dans les règles de l’art. C’est parti !
Détails généraux
Pour vous guider, voici un tableau qui résume les bonnes pratiques à suivre pour rédiger un CV de data analyst professionnel et efficace.
Tableau des critères à respecter pour un CV de data analyst réussi
| Critère | Détails |
|---|---|
| Longueur | 1 page pour un profil junior, jusqu’à 2 pages pour un profil senior ou avec beaucoup de projets significatifs |
| Couleurs | Couleurs neutres et sobres : bleu, gris, noir, blanc. |
| Photo | Facultative sauf si elle est demandée par l’employeur |
| Sections Obligatoires |
|
| Sections Optionnelles |
|
| Format | PDF recommandé pour garantir une mise en page stable et une compatibilité avec les ATS |
| Police | Lisible et professionnelle: Arial, Rubik, Lato |
| Taille de Police | 10 à 12 points pour le corps de texte, 14 à 16 points pour les titres |
| Marge | Environ 2 cm de chaque côté |
| Mise en Page | Sections bien distinctes, listes à puces pour les missions et les compétences, présentation chronologique ou fonctionnelle selon le profil |
| Conseils ATS | Structure simple, pas de tableaux imbriqués, pas d’images ou colonnes multiples complexes. Priorisez les mots-clés techniques |
| Langue | Langue du poste (français généralement, anglais pour l’international) |
| Ton | Professionnel, orienté résultats, mettant en avant les réalisations mesurables |
| Contact | Numéro de téléphone, adresse e-mail professionnelle, profil LinkedIn à jour, lien vers portfolio ou GitHub si cela est pertinent |
| Concision | Privilégiez les informations pertinentes : résultats quantifiables, compétences techniques concrètes, projets significatifs |
Exemple rédactionnel par section
Dans cette partie, découvrons comment rédiger chacune des sections du CV de data analyst à partir d’un exemple parfaitement optimisé.
Informations personnelles
Cette zone du CV permet au recruteur de vous identifier et de vous contacter facilement.
Exemple
Léane Sandro
Data Analyst
Versailles, France
06 52 34 78 90
leanesandro@email.fr
LinkedIn : linkedin.com/in/leanesandro
Portfolio : leane-data-portfolio.com
PRO TIP
Notre conseil d’expert :
Ajoutez systématiquement un lien vers votre profil LinkedIn et votre portfolio s’ils sont à jour.
Résumé professionnel
Cette section synthétise votre profil et met en avant vos compétences clés en quelques lignes.
Exemple
Data analyst passionnée avec 5 ans d’expérience dans l’analyse de données marketing et produit. Spécialisée en SQL, Python et Power BI, j’extrais des insights exploitables pour améliorer les performances business. Habituée à collaborer avec les équipes marketing et CRM, j’ai contribué, lors de mon dernier poste, à augmenter la rétention client de 18 % grâce à des analyses ciblées.
PRO TIP
Notre conseil d’expert :
Utilisez un résultat chiffré pour apporter du concret à votre expertise.
Expérience professionnelle
Cette partie met en avant les missions principales de vos précédents postes, les compétences utilisées et les résultats obtenus.
Exemple
Data Analyst – Monoprix, Paris
2022 – 2025
- Analyse des parcours clients et identification d’opportunités de fidélisation
- Création de tableaux de bord Power BI pour le suivi des ventes et des marges
- Optimisation de campagnes CRM, contribuant à une hausse de 12 % du taux d’ouverture
- Automatisation de reportings hebdomadaires en Python, réduisant le temps de production de 40 %
Data Analyst Junior – Doctolib, Paris
2020 – 2022
- Nettoyage, structuration et analyse de données d’usage produit
- Participation à l’amélioration des KPIs de satisfaction patient
- Élaboration de scripts SQL pour améliorer la qualité des datasets internes
- Contribution à un projet d’analyse prédictive sur les créneaux médicaux
PRO TIP
Notre conseil d’expert :
Décrivez chaque expérience avec des verbes d’action et idéalement avec au moins un résultat mesurable.
Compétences clés
Cette rubrique du CV permet de présenter vos compétences principales, organisées par catégories pour faciliter leur lecture.
Exemple
Compétences techniques
- SQL (PostgreSQL, BigQuery)
- Python (Pandas, NumPy, Matplotlib)
- Power BI, Tableau
- Excel avancé (Power Query, Power Pivot)
Analyse & traitement des données
- Préparation et nettoyage de datasets
- Data storytelling et visualisation
- Analyses marketing (segmentation, cohortes, churn)
Compétences transversales
- Résolution de problèmes
- Communication de résultats
- Esprit analytique
PRO TIP
Notre conseil d’expert :
Catégorisez vos compétences pour permettre au recruteur de repérer immédiatement vos forces techniques et votre savoir-être.
Formation et certifications
Ce bloc valide votre niveau de compétences et montre vos qualifications reconnues.
Exemple
Master Informatique – Parcours Data Science, Université Paris-Saclay – 2020
Certifications :
- Microsoft Power BI Data Analyst Associate (PL-300) – 2025
- Google Data Analytics Certificate (Coursera) – 2024
- Tableau Desktop Specialist – 2024
PRO TIP
Notre conseil d’expert :
Privilégiez les certifications reconnues pour crédibiliser votre expertise technique.
Portfolio
Cette section optionnelle démontre votre savoir-faire grâce à des projets concrets et consultables en ligne.
Exemple
Portfolio : leane-data-portfolio.com
Projets présentés :
- Analyse de churn client (SQL + Python)
- Dashboard Power BI pour le suivi des ventes retail
- Modèle de prévision de la fréquentation pour un service de réservation
PRO TIP
Notre conseil d’expert :
Ajoutez uniquement vos meilleurs projets et présentez-les avec une courte description, idéalement orientée résultats.
Quelles sont les compétences d’un data analyst ?
Pour réussir dans ce métier, certaines compétences techniques et analytiques sont incontournables. Elles permettent de traiter les données, d’en tirer des informations fiables et de les présenter de manière claire pour aider à la prise de décision. Découvrons-en quelques-unes dans cette partie.
L’analyse de données et l’interprétation des résultats
Un data analyst doit savoir explorer de grands volumes de données, repérer des tendances et en tirer des conclusions utiles pour l’entreprise. Ces compétences sont la base de son métier. Vous avez tout intérêt à ce qu’elles apparaissent clairement dans votre candidature.
La maîtrise des outils et langages de données (SQL, Python, R, Excel, Power BI, Tableau…)
La maîtrise des outils d’analyse et de visualisation est indispensable pour manipuler des données et produire des résultats exploitables. Énumérez tous les langages, tous les outils que vous maîtrisez dans la section « Compétences » de votre CV.
Les statistiques et la modélisation
Les bases en statistiques sont nécessaires pour comprendre les comportements des données et construire des modèles simples et fiables. Par ailleurs, ces mots-clés, souvent présents dans les offres d’emploi de data analyst, sont également recherchés par les ATS pour identifier les profils les plus pertinents.
Le nettoyage et la préparation des données
Une part importante du travail consiste à nettoyer et à organiser les données pour qu’elles soient fiables avant l’analyse. Ces compétences doivent donc apparaître clairement sur votre profil.
La visualisation des données
Transformer des données en graphiques clairs aide à rendre les résultats compréhensibles et à mettre en avant les insights clés. La visualisation des données fait partie des compétences essentielles d’un data analyst, ne l’oubliez pas !
La compréhension du business pour traduire les données en recommandations
Le data analyst doit comprendre l’activité de l’entreprise pour transformer les chiffres en décisions concrètes. Sans une bonne compréhension, ses analyses risquent d’être inexactes et de pousser les décideurs à engager de mauvaises stratégies pour leur entreprise.
La capacité à communiquer clairement les résultats
Présenter les analyses de manière claire et accessible permet à toutes les équipes, techniques ou non, de comprendre et d’utiliser les conclusions. Le data analyst doit donc maîtriser les principaux outils de visualisation et de présentation des données, comme Tableau, Power BI ou Excel, pour rendre ses résultats exploitables par tous.
Quelles erreurs éviter dans un CV de data analyst ?
Certaines erreurs reviennent souvent et peuvent réduire vos chances d’être retenu·e, même avec un bon profil. Passons en revue quelques-unes d’entre elles.
Ne pas adapter le CV à l’offre
Envoyer un CV générique peut donner l’impression que vous ne comprenez pas les besoins du poste. Chaque candidature doit mettre en avant les compétences et les outils demandés dans l’annonce.
Omettre les compétences techniques essentielles
SQL, Python, Excel, outils de BI… Les recruteurs recherchent ces compétences en priorité. Ne pas les mentionner clairement peut vous pénaliser, même si vous les maîtrisez.
Mal détailler les expériences professionnelles
Décrire seulement vos missions sans préciser les résultats obtenus ou les outils utilisés ne permet pas au recruteur de mesurer votre impact réel au sein de vos précédentes entreprises.
Ne pas valoriser les projets ou les réalisations concrètes
Les projets (professionnels, scolaires ou personnels) montrent votre capacité à analyser, modéliser et visualiser des données. Les oublier est une occasion manquée de prouver vos compétences techniques.
Ignorer les formations et les certifications pertinentes
Les parcours en data sont variés et les recruteurs accordent beaucoup d’importance aux formations sérieuses et aux certifications reconnues. Les omettre peut donner une image incomplète de votre expertise.
Quel est le meilleur format pour un CV de data analyst ?
Pour créer un CV de data analyst clair et professionnel, le choix du format visuel compte autant que le contenu.
Trois modèles principaux peuvent convenir selon votre style et votre niveau d’expérience.
Ce format va droit à l’essentiel. Il met l’accent sur vos compétences techniques, vos expériences et vos projets, sans éléments visuels superflus. Il convient très bien aux profils débutants ou à ceux qui recherchent un poste dans un environnement formel.
Il utilise une mise en page structurée, des sections bien séparées et quelques icônes de couleur discrètes. C’est un bon choix si vous souhaitez mettre en valeur vos projets, vos dashboards, les outils maîtrisés ou quelques chiffres clés.
Ce format mise sur la créativité, mais doit être utilisé avec prudence dans les métiers techniques. Pour un data analyst, il peut convenir si vous postulez dans une startup ou un environnement créatif. Toutefois, veillez à ce que la lisibilité reste parfaite et que le style ne prenne pas le dessus sur les informations importantes.
Pourquoi utiliser Enhancv pour votre CV de data analyst ?
Avec Enhancv, vous créez un CV de data analyst clair, structuré et adapté aux attentes des recruteurs, même si vous débutez dans la data.
- Vous sélectionnez un modèle professionnel conçu pour mettre en valeur vos compétences techniques ;
- Vous complétez vos informations ou importez celles d’un ancien CV ;
- Vous ajustez la présentation, les couleurs et les sections selon votre profil ;
- Vous exportez votre CV en PDF, optimisé pour les recruteurs et parfaitement lisible par les ATS.
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