Kom jij in aanmerking voor subsidies of rentevrije leningen? - Ontdek het hier
Terug naar alle artikelen

5 juni 2023 - 7 minutes

Het perfecte CV-ontwerp voor data analysts

Ontketen je analytische potentieel en bemachtig je droombaan met een opvallende CV.

Ironhack

Changing The Future of Tech Education

Articles by Ironhack

Carrières

Data Analytics

Voor organisaties die de kracht van data willen aanwenden om nieuwe inzichten te krijgen, blijft de vraag naar data analysts binnen alle branches groeien. Zelfs als er veel vraag is naar jouw rol als analyst, begint de weg naar jouw droombaan met een fantastisch CV. Het is jouw kans om je vaardigheden, ervaring en analytische bekwaamheid aan mogelijke werkgevers te laten zien. Voor we dieper ingaan op het creëren van een uitmuntende data analyst-cv, bespreken we een aantal standaard componenten van een cv en hun functies.

Elementen van een effectief cv

Een cv (curriculum vitae) is een document dat werkgevers een korte samenvatting van je geschiedenis en de waardevolle eigenschappen die je bezit, laat zien. Vaak verdeeld in vijf secties is het bedoeld om je kwalificaties in combinatie met je unieke vaardigheden en prestaties te benadrukken. Laten we eens beter kijken naar de essentiële secties van een cv en de belangrijkste informatie om daarin op te nemen:

  • Contactgegevens: geef je volledige naam, professionele titel (bijv. data analyst), telefoonnummer en e-mailadres op.

    • Tip: als je een professionele website of social media-netwerk hebt, kun je het hier toevoegen zodat geïnteresseerde werkgevers meer over jou en je werk te weten kunnen komen.

  • Samenvatting: schrijf een beknopte samenvatting over je belangrijkste kwalificaties, het soort rol dat je zoekt en de waarde die je biedt.

    • Tip: het is belangrijk dat de samenvatting iets bevat van waar je qua carrière naartoe wilt, niet waar je nu staat. Focus op je doel, ambities en prominente vaardigheden die je meebrengt.

  • Scholing: omschrijf je opleidingen; de naam van het instituut, het studie-onderwerp en je academische prestaties. Begin met je hoogste of meest recente graad en sla gedateerde of irrelevante educatieve ervaringen over.

    • Tip: als je relevante certificaten hebt, zoals Ironhack bootcamps of je hebt cursussen afgerond met betrekking tot data analysis of machine learning, gebruik je deze sectie om ze te benadrukken.

  • Ervaring: noem de bedrijfsnaam, functietitel en -beschrijving en dienstverbanddata voor elke rol.

    • Tip: focus op de omschrijving van je verantwoordelijkheden en prestaties in elke rol en, indien mogelijk, geef meetbare data om je impact te ondersteunen.

  • Vaardigheden: deel je brede verscheidenheid aan harde en zachte vaardigheden en leg de nadruk op de vaardigheden die van jou een unieke kandidaat maken.

    • Tip: wees creatief in je taalgebruik met betrekking tot zachte vaardigheden; vermijd afgezaagde woorden als "team-player" of "probleemoplosser" en spreek je meer uit over de kenmerkende waardes die je bijdraagt.

Waarom zijn cv's zo belangrijk? 

Meestal is je cv het eerste contact met een potentiële werkgever. Hoewel het misschien sneller is om een ouderwetse cv in te sturen, kan het maken van een opvallende en positieve indruk het verschil maken tussen daadwerkelijk uitgenodigd worden voor een sollicitatiegesprek en overgeslagen worden. Laten we een aantal van de voordelen van een sterke cv bespreken:

  • Het insturen van een dynamisch cv helpt je op te vallen onder tientallen (zelfs honderden) andere sollicitanten en te worden uitgenodigd voor een gesprek.

  • Het schrijven van een cv met relevante trefwoorden die betrekking hebben op de branche en de functie worden minder snel uitgesloten door AI of machine learning-tools die door werkgevers worden gebruikt.

  • Het updaten van je cv verbetert je vermogen tot zelfreflectie en spreken met potentiële werkgevers over je geschiedenis en vaardigheden.

Cv's voor data analysts

Dus, data analysts, zijn jullie er klaar voor om je droombaan binnen te halen? In een snel veranderende en vaak concurrerende tech-wereld kan een aantrekkelijk cv je carrièreperspectieven verbeteren en je doen opvallen ten opzichte van de concurrentie. Laten we er eens over nadenken waarom een data analyst zijn/haar cv zou willen opfrissen:

  • Hoger salarispotentieel: een sterke cv verhoogt je salarispotentieel, door indrukwekkende compensatiepakketten die het gemiddelde overstijgen.

  • Trekt flexibele mogelijkheden en mogelijkheden op thuiswerken aan: een opvallende cv verhoogt je kansen op het krijgen van flexibele rollen en rollen met werken op afstand in data analysis, wat je de vrijheid geeft om op je eigen voorwaarden te werken.

  • Zet je op een lijn met bedrijven die je leuk vindt: een op maat gemaakt cv kan je helpen je te richten op bedrijven die je waardes delen, zodat je een meer bevredigende werkomgeving krijgt.

  • Bevordert je carrière: een goed samengesteld cv toont je toewijding aan professionele ontwikkeling en constant leren aan, waardoor je een aantrekkelijke kandidaat bent voor conventionele en niet-conventionele promoties.

Kortom, onderschat niet de kracht van een uitzonderlijk cv voor data analysts. Het kan je carrière naar nieuwe hoogtes brengen en opwindende kansen naar voren brengen zodat je een zeer bevredigende baan krijgt. Overtuigd? Laten we dan eens kijken naar de soorten cv-sjablonen voor data analysts.

Soorten cv voor data analysis

Het is belangrijk dat je de structuur van je cv aanpast aan je achtergrond en carrièredoelen. Hier vind je een aantal verschillende soorten cv's voor data analysts en situaties waarin elk sjabloon toepasselijk is:

  • Omgekeerd-chronologisch cv: de meest gebruikte structuur; deze past het beste bij data analysts die een consistente werkhistorie hebben en een regelmatige groei doormaken. Begin met je huidige/meest recente functie en werk achteruit. Deze stijl benadrukt de meest recente ervaring en de breedte van je werk. Het is echter misschien niet de beste stijl voor degenen die een non-lineaire carrièregeschiedenis hebben.

  • Functioneel cv: dit format zet technische expertise en vaardigheden op de voorgrond en richt zich minder op irrelevante of gevarieerde dienstverbandhistorie. Dit stelt je in staat om je kernvaardigheden en kwalificaties te benadrukken zonder een tijdlijn, wat van toepassing kan zijn als je onlangs over bent gestapt naar data analysis of beperkte werkervaring hebt.

  • Gecombineerd cv: zoals de naam al aangeeft, omvat dit cv elementen van beide bovengenoemde stijlen. Laat je vaardigheden en kwalificaties zien en presenteer tegelijkertijd een tijdlijn van je werkervaring. Vaak stelt dit soort cv je in staat om je vaardigheden en ervaring aan te passen aan een specifieke vacature of functie.

Componenten van een cv voor data analysts

Zodra je hebt besloten welk soort cv het beste bij je past, kun je aan de gang. Laten we de belangrijkste componenten bekijken, waar data analysts zich op moeten focussen bij het maken van hun cv.

Samenvatting

Als je ervoor kiest om een samenvatting toe te voegen aan je cv, zorg dan dat die het waard is. Het is een belangrijke plek zo bovenaan je cv en de samenvatting moet een beknopte, impactvolle verklaring zijn die de aandacht vergt van inhurende managers. In een paar zinnen moet je je expertise in data analysis onderstrepen: data manipulation, programmeertalen, data modeling, etc. Indien mogelijk vermeld je je resultaten van het leveren van uitvoerbare inzichten, het oplossen van complexe problemen en het stimuleren van het bedrijfssucces hiertussen.

Tip: maak je objectieve verklaring speciaal op maat voor de specifieke functie waar je op solliciteert. Laat zien dat je waarde kunt toevoegen aan de specifieke doelen van het bedrijf of de doelgroep.

Professionele ervaring 

Als het gaat om het presenteren van je professionele ervaring, is het cruciaal om verder te gaan dan het noemen van functietitels en basisverantwoordelijkheden. Richt je in plaats daarvan op jouw individuele prestaties en de impact die je hebt gemaakt in je eerder rollen. Gebruik actieve taal om je data analysis-projecten te beschrijven, met nadruk op de methodologie en tools die je hebt gebruikt. Waar mogelijk moet je je prestaties kwantificeren met meetbare resultaten.

Tip: beschrijf je analyseproces in toegankelijke termen; dit laat zien dat je in staat bent om te spreken met aandeelhouders of collega's die niet in tech werken en deelt je persoonlijke stem.

Opleidingservaring 

Als data analyst is het belangrijk om relevante educatieve kwalificaties en academische prestaties te benoemen die je geloofwaardigheid ondersteunen. Hoewel een graad in statistiek of computerwetenschappen relevant kan zijn, is het prima om educatieve kwalificaties (middelbare school of niet-gerelateerde graad) weg te laten, als je het gevoel hebt dat ze niet van toepassing zijn.

Tip: benoem academische projecten of publicaties met betrekking tot data analysis die verwijzen naar je vakkundigheid en wijd uit over inzichten die je daaruit hebt opgedaan.

Vaardigheden

Een van de meest belangrijke secties voor deze rol is deze ruimte om relevante technische en zachte vaardigheden te presenteren. Bedrijven zoeken zeer vaardige analysts, maar het is belangrijk om jezelf te onderscheiden door de zachte vaardigheden en waardes die je laten opvallen. Door te laten zien dat je over een brede verscheidenheid aan vaardigheden toegespitst op data analysis beschikt, positioneer je jezelf als een waardevolle troef voor potentiële werkgevers. Overweeg het volgende:

  • Laat analytische vaardigheden zien: benoem bekwaamheid van programmeertalen zoals Python, R, SQL of andere technische data analyst-vaardigheden.

  • Demonstreer ervaring met de visualisering van data: laat de uitgekiende manieren waarop je data presenteert met tools zoals Tableau of Power BI zien.

  • Deel kennis van methodologieën: wijd uit over ervaring met statistische analysetechnieken, machine learning-algoritmes en databasemanagement.

  • Diep je zachte vaardigheden uit: complementeer je technische vaardigheden met de persoonlijke eigenschappen die je met je meebrengt; zorg dat je clichés en afgezaagde bijvoeglijke naamwoorden vermijdt.

Tip: focus op de zachte vaardigheden die verwijzen naar je vermogen om in een team te werken, een goede verstandhouding op te bouwen met relevante partijen en de behoeftes van een bedrijf of klant te begrijpen.

Dus, waar wacht je op? Ga aan het werk, verfijn je cv en laat je data analysis-carrière naar grote hoogtes stijgen! Blijf bij je reis naar succes in de branche constant hulpbronnen voor groei verkennen. Overweeg het lezen van meer inzichtelijke posts op ons blog en meld je aan voor een van onze bootcamps.

Vergelijkbare Artikelen

Aanbevolen voor jou

Klaar om mee te doen?

Meer dan 10,000 carrièreveranderaars en ondernemers lanceerden hun carrière in de tech industrie met Ironhack's bootcamps. Start uw nieuwe carrière reis en sluit u aan bij de tech revolutie!

Ik accepteer de Privacybeleid en de Gebruiksvoorwaarden