De beste beslutningene tas etter nøye vurdering av data. I en verden hvor data bokstavelig talt er overalt, er dataanalytikere derfor uunnværlige. De samler inn og analyserer data, identifiserer mønstre og rapporterer innsiktsfulle resultater.
For å fremheve dette i CV-en din på en god måte, kan du ta en titt på ressursene til cvapp.no. Vi har blant annet et brukervennlig CV-verktøy og et mangfold av gratis maler, yrkesspesifikke CV-eksempler og skriveguider.
Hvordan skrive CV for en dataanalytiker
For en dataanalytiker er det viktig å være spesifikk i CV-en og bruke bransjespesifikk terminologi, men samtidig unngå å bli for teknisk i språket. Ikke alle som vurderer CV-er er oppdatert på teknisk sjargong.
Det som gjør forskjellen om CV-en sikrer deg drømmejobben eller ikke, er evnen til å imøtekomme de spesifikke kravene til den ledige stillingen og arbeidsgiverens behov.
Husk at CV-en din helst bør være på én side og inneholde følgende:
- Topptekst
- Profiltekst
- Arbeidshistorikk
- Utdanningsavsnitt
- Ferdighetsavsnitt
Videre anbefaler vi at du bruker følgende målrettede tilnærming:
- Fremhev det du har oppnådd med konkrete fakta og tall om mulig, i stedet for å liste opp ansvarsområdene dine.
- Skreddersy CV-en din til den aktuelle stillingen og virksomheten.
- Velg en profesjonell CV-mal som kombinerer stilren design med oversiktlig struktur.
- Når du skal sende inn søknaden elektronisk, bør du optimalisere CV-en din med relevante nøkkelord, slik at du kommer forbi de automatiserte søknadssystemene (ATS).
Optimaliser for ATS
ATS står for Applicant Tracking Systems, på norsk: automatiserte søknadssystemer. ATS-algoritmene skanner CV-er etter nøkkelord, som vanligvis samsvarer med stillingsbeskrivelsen, og rangerer CV-ene etter hvilke og hvor mange nøkkelord de inneholder. Bare de høyst rangerte CV-ene går videre og blir gjennomgått av en person som kan ansette deg. Resten havner på avslagsbunken.
Som dataanalytiker kan du blant annet hente relevante nøkkelord fra kravene og behovene i stillingsannonsen, for eksempel:
- Evne til å formidle komplekse problemer på en forståelig måte
- Oppdatert på trender og utvikling innenfor ditt fagfelt
- Flink til å skape relasjoner og trives med samarbeid
- Nysgjerrig og utforskende natur, med god gjennomføringsevne
- Kreativ og løsningsorientert, med et sterkt ønske om å skape verdi for kundene
Velge beste CV-oppsett for en dataanalytiker
Om du har en del arbeidserfaring med fast ansettelse, passer det best med omvendt kronologisk rekkefølge. Da nevner du din siste jobb først og din første jobb sist.
Hvis du er nyutdannet eller jobber på konsulentbasis og/eller varierte prosjekter, kan en funksjonell CV være det beste valget. Men det avhenger også av stillingen, arbeidsgiveren, feltet og bransjen.
Inkluder kontaktinformasjonen din
En iøynefallende topptekst, der du fører opp navnet ditt og kontaktinformasjon, fungerer som et visittkort og gjør at CV-en blir lagt merke til av de rette grunnene.
Følgende informasjon bør du føre opp:
- Fullt navn: Oppgi for-, mellom- og etternavn.
- Profesjonell e-postadresse: Bruk en profesjonell e-postadresse, for eksempel [email protected].
- Mobilnummer: Oppgi mobilnummer og legg inn en profesjonell svarmelding på telefonsvareren.
- Sted: I stedet for å nevne hele adressen kan du også bare nevne bosted (eventuelt fulgt av «villig til å flytte»).
- Lenke til egen nettside: Om relevant kan du legge inn en lenke til din personlige (fagrelaterte) nettside, eller LinkedIn-profil.
Ikke ta med fødselsdato og personopplysninger som sivilstatus, personnummer eller passnummer.
Benytt deg av en profiltekst
En effektiv profiltekst bør være kort, konsis og fokusert på å vise din verdi som dataanalytiker. Det er viktig å tilpasse teksten til den spesifikke jobben du søker på og bruke nøkkelord som er relevante for stillingen. Sett fokus på din bransjeekspertise, forretningsforståelse og dine vellykkede prosjekter, og vis hvordan din kompetanse og kunnskap vil være til nytte for arbeidsgiveren.
Viktigst av alt, beskriv hvordan du får dataene til å leve. Å kunne formidle data til kolleger som jobber innen andre (gjerne mindre tekniske) felt, på en tydelig og informerende måte er helt avgjørende, da data alene ikke gir verdi uten forståelse og innsikt.
Trenger du litt inspirasjon til profilteksten din? Ta en titt på våre relaterte CV-eksempler:
- CV-eksempel for en dataingeniør
- CV-eksempel for en forretningsanalytiker
- CV-eksempel for en konsulent
- CV-eksempel for en IT-leder
- CV-eksempel for en stilling i Google
- CV-eksempel for en prosjektleder
- CV-eksempel for en forsker
- CV-eksempel for en forskningsassistent
Våre eksempler på en profiltekst for en dataanalytiker med og uten erfaring, finner du her:
Dyktig og dreven dataanalytiker med flere års erfaring i å identifisere svakheter og problemområder i datastrømmer og samtidig kommunisere behov for prosjekter. Ekspert på å motta og overvåke data fra flere datastrømmer, inkludert datakilder fra Access, SzL og Excel. Stor kunnskap om å syntetisere kvantitativ informasjon og samhandle effektivt med kolleger og kunder. Utmerkede meritter når det gjelder å generere oppsummeringsdokumenter til toppledelsen for månedlig og kvartalsvis revisjon og samsvarsrapportering.
Nyutdannet dataanalytiker med en solid grunnleggende forståelse av dataanalysemetoder og programvare som Python, R og SQL. Klar til å anvende min kunnskap i en profesjonell setting og lære av erfarne kolleger. Kombinerer teknisk kompetanse med sterke problemløsningsevner for å støtte organisasjonen i å ta informerte beslutninger basert på data. God til å identifisere trender og mønstre i data, samt kommunisere funn på en klar og forståelig måte.
Presenter din arbeidserfaring: Sette data i innsiktsgivende perspektiv
Som dataanalytiker må arbeidshistorikken din fokusere på detaljene i hva som er oppnådd med dine dataanalyser. Det nytter ikke å snakke om hvilke ferdigheter du har uten å dele resultatene av disse ferdighetene. Hold deg til de viktigste prosjektene som sannsynligvis er relevante for din framtidige arbeidsgiver og inkluder mer detaljer for dine siste arbeidsgivere.
Datavitenskap har utviklet seg betydelig de siste fire til fem årene, så erfaring fra din tidligere karriere vil være mindre relevant. Vis utviklingen din i form av omfanget av prosjekter du har fått ansvar for og kompleksiteten i dataene du har jobbet med, og bruk beskrivende og dynamiske handlingsverb og nevn fakta og tall der det er mulig.
- Utarbeidet standarder og prosedyrer for datamodellering
- Koordinerte med eksterne parter for å overvåke og støtte dataintegrasjon til selskapets nettbaserte leverandørkatalogsystem
- Utførte detaljert datavalidering i flere internasjonale prosjekter
- Jobbet med datamodellering
- Jobbet med interne og eksterne parter
- Ansvarlig for datavalidering
Dataanalytiker, High Stream AS, Trondheim
Oktober 2011 - Juli 2024
- Utarbeidet standarder og prosedyrer for datamodellering.
- Presenterte datamodeller for flere team for gjennomgang.
- Utførte detaljert datavalidering i flere internasjonale prosjekter.
- Reiste flere ganger til hovedkontoret i USA for å bistå med utviklingen av opplæring og datahåndtering.
- Koordinerte med eksterne parter for å overvåke og støtte dataintegrasjon til selskapets nettbaserte leverandørkatalogsystem.
- Jobbet med komplekse datasett og lærte opp nyansatte til å jobbe med disse.
Dataanalytiker, Global Analysis Europe, Trondheim
September 2009 - September 2011
- Utførte grundig validering av data fra ulike leverandører over hele verden.
- Fungerte som primærkontakt for kundeserviceteamene for flere ulike prosjekter.
- Undersøkte og løste dataavvik sammen med feilsøkingsteamene.
- Fusjonerte data med eksisterende datasett, og var nøye med å ta vare på gamle datasett og dokumentasjon.
- Ga opplæring og veiledning i aktuelle datahåndteringsteknikker, inkludert analysehjelp og tekniske anbefalinger om studieprogramvare.
- Kommuniserte effektivt med prosjektledelsen om problemer og behov i forbindelse med prosjekter.
Hvordan skrive CV for en dataanalytiker uten erfaring
Arbeidserfaring er en av de viktigste delene av en CV. Når du er ny på arbeidsmarkedet bør du heller sette fokus på din utdanning, relevante seminarer, kurs og prosjekter, samt dine overførbare ferdigheter og ditt engasjement for å jobbe for den aktuelle arbeidsgiveren.
Det kan derfor være en god ide å flytte arbeidshistorikken ned på siden (under utdanningsdelen), eller kanskje til og med føre opp ferdighetsavsnittet først, rett under profilteksten.
Uansett hvor erfaren du er bør du nevne det du har av relevante kvaliteter, spesielt når det gjelder analytisk tenkning og dine tekniske ferdigheter.
Før opp utdanningen din og relevante sertifiseringer
Utdanningsavsnittet er stedet i CV-en der du deler hva du har oppnådd av kunnskap og kompetanse som gjør deg kvalifisert til jobben. Dataanalytikere har ofte en grad i informatikk, matematikk, økonomi eller datavitenskap. Kunnskaper i statistikk er også vanlig hvis du har blitt flyttet internt fra drifts- eller finansavdelinger.
Videreutdanning innen datavitenskap er vanlig. Du bør gå inn på all din kunnskap og kompetanse om programmeringsspråk og dataprogramvare, og jo mer du kan føre opp, desto bedre.
Om du er nyutdannet, kan du vurdere å nevne gjennomsnittskarakteren din, men bare hvis du ble uteksaminert med utmerkede karakterer. Om det derimot er lenge siden du forlot universitetet eller høyskolen, er karakterene mindre viktig.
Mastergrad i datavitenskap, NMBU, Ås
August 2005 - Juni 2010
- Uteksaminert med toppkarakterer
Ta med relevante nøkkelferdigheter som gjør deg til en god dataanalytiker
Det blir enklere å skrive CV når ferdighetene dine matcher arbeidsgiverens forventninger. Ta med en god blanding av tekniske, harde ferdigheter og mellommenneskelige, myke ferdigheter – med konkrete eksempler der det er mulig.
Ta en titt på vårt eksempel på et ferdighetsavsnitt for en dataanalytiker:
- Analytisk tenkning
- Programmeringsspråk
- Databehandling
- Statistikk og matematikk
- Datavisualisering
Du bør selvfølgelig tilpasse ferdighetene dine til stillingsannonsen, men nedenfor kan du lese hvordan du kan veve inn de beste ferdighetene dine i hele CV-en:
- Analytisk tenkning: Forklar ved hjelp av konkrete eksempler hvordan din analytiske tilnærming har ført til forbedringer eller innsikter.
- Programmeringsspråk: Beskriv prosjekter der du har brukt programmeringsspråkene du er kjent med og list opp sertifiseringene du har innen disse.
- Databehandling: Beskriv hvordan du har brukt store datasett som SQL til å filtrere og manipulere data i tidligere prosjekter, og hvordan du håndterer datastrømmer.
- Statistikk og matematikk: Gi eksempler på hvordan du har brukt statistikk til å trekke konklusjoner og lage modeller ved hjelp av statistiske metoder og verktøy.
- Datavisualisering: Fokuser på hvordan dine visualiseringer har hjulpet med å formidle komplekse data på en forståelig måte.
Ved å bruke konkrete eksempler, oppgaver og prosjekter i CV-en, vil det vise potensielle arbeidsgivere at du faktisk har disse ferdighetene og har brukt dem effektivt i tidligere stillinger.
Velge riktig CV-layout og design for en dataanalytiker
Å bruke en mal vil ikke si at CV-en din kommer til å se alminnelig eller kjedelig ut. Alle CV-maler som du finner i CV-verktøyet vårt, kan skreddersys etter dine egne ønsker og behov. Vi anbefaler at du som dataanalytiker bruker kategorien «profesjonell», men du kan selvfølgelig også bruke en av de andre kategoriene: Enkel, kreativ eller moderne.
Se nøye på layouten for å sikre at CV-en ser oversiktlig ut, og at avsnittene ikke har for mye tekst. Store tekstblokker leses nemlig neppe, uansett hvor godt de er skrevet. Bruk tomrom og grafiske elementer, og samkjør designet i CV-en og følgebrevet for et profesjonelt og helhetlig inntrykk.
Når du følger skriveguiden vår kan du være sikker på at CV-en din skiller seg ut i mengden. Bruk vårt nettbaserte CV-verktøy for en enda mer effektiv søknadsprosess.
