Esimerkki data-analyytikon ansioluettelon profiilitekstistä
Data-analyytikon profiilitekstissä on hyvä keskittyä kolmeen asiaan: alan asiantuntemukseen, liiketoimintaosaamiseen ja menestyksekkäisiin projekteihin. Onko sinulla rautainen ammattitaito, onko asiantuntemuksestasi hyötyä muille ja auttavatko taitosi tehostamaan työnantajasi liiketoiminnan kannattavuutta? Korosta profiilitekstissäsi sitä, miten erotut muista hakijoista, jotka todennäköisesti vain luettelevat analyyttisiä taitojaan. Painota pystyväsi auttamaan kollegoitasi datan hyödyntämisessä, sillä juuri tässä piilee sinun todellinen arvosi. Kertomalla projektiesi vaikutuksesta edellisten työnantajien yritysten strategioihin ja kannattavuuteen hahmottelet lukijalle osaamisesi arvoa todellisuudessa.
Jos et kerro profiilitekstissäsi, miten keräät ja analysoit tietoja, tuleva työnantaja saattaa epäillä kykyjäsi. Älä anna liiketoimintaosaamisesi varjostaa ydintaitojasi data-analyytikkona. Kerro ratkaisemistasi ongelmista, käsittelemäsi datan laajuudesta ja käyttämistäsi ohjelmistoista.
Kokenut ja työlleen omistautunut data-analyytikko, joka tunnistaa datavirtojen vahvuudet ja ongelmakohdat useiden vuosien kokemuksella pitäen kaiken aikaa mielessään hankkeiden tarpeet.Taitava vastaanottamaan ja seuraamaan dataa useista datavirroista (Access, SQL, Excel jne.) Osaa syntetisoida kvantitatiivista tietoa ja toimii tehokkaassa vuorovaikutuksessa kollegoiden ja asiakkaiden kanssa.Runsaasti näyttöä yhteenvetojen laatimisesta ylimmälle johdolle kuukausittaista ja neljännesvuosittaista tilintarkastusta sekä vaatimustenmukaisuutta koskevaa raportointia varten.
Esimerkki ansioluettelon työkokemusosiosta
Kerro työkokemusosiossa tuloksista, joita data-analyyseillasi on saavutettu. On turha kertoa, mitä taitoja sinulla on, jos et kerro, mitä konkreettista hyötyä niistä on. Esittele tulevan työnantajan kannalta kiinnostavimmat projektisi ja anna yksityiskohtaisia tietoja viimeisimmistä työnantajistasi.
Datatiede on kehittynyt merkittävästi viimeisten 4–5 vuoden aikana, joten sitä aiempi kokemus ei ole enää niin merkityksellistä. Havainnollista edistymistäsi kertomalla suorittamiesi hankkeiden laajuudesta sekä analysoimasi datan monimutkaisuudesta. Halutessasi voit käyttää STAR-menetelmää kertoaksesi jostakin tilanteesta (Situation), tehtävästä (Task), ratkaisusta (Action) ja positiivisesta tuloksesta (Result).
Paras ansioluettelopohja data-analyytikolle
Useimmat data-analyytikot esittävät työkokemuksensa (ja koulutuksensa) käänteisesti kronologisessa järjestyksessä. Tämä tarkoittaa sitä, että nykyinen tai viimeisin työpaikkasi on luettelossa ensimmäisenä ja ensimmäinen työpaikkasi luettelossa viimeisenä. Jos olet edennyt urallasi vähitellen yhä parempiin työpaikkoihin, merkittävimmät saavutuksesi näkyvät luettelon alkupäässä.
Data-analyytikko paikassa Datavirta oy, Helsinki
Lokakuu 2013 — Elokuu 2019
- Loin tietomallinnusstandardeja ja -menettelyjä.
- Esittelin tietomalleja liiketoimintaryhmille tarkistusta varten.
- Suoritin yksityiskohtaista datavalidointeja useissa kansainvälisissä hankkeissa.
- Matkustin eri maihin avustamaan koulutuksessa ja datanhallinnassa.
- Koordinoin datan integroinnin monitorointia ja tukemista yrityksen Online Provider Directory Enterprise System -järjestelmään.
- Hallinnoin monimutkaisia datakokonaisuuksia ja koulutin myös uusia työntekijöitä näihin tehtäviin.
Data-analyytikko paikassa Globaalit ratkaisut, Helsinki
Syyskuu 2009 - Syyskuu 2013
- Validoin huolellisesti eri toimittajilta eri puolilta maailmaa saadun datan.
- Toimin asiakaspalvelutiimien ensisijaisena yhteyshenkilönä useissa eri hankkeissa.
- Tutkin ja selvitin datan ristiriitaisuuksia vianmääritystiimien kanssa.
- Yhdistin dataa olemassa oleviin datakokonaisuuksiin säilyttäen vanhat datakokonaisuudet ja dokumentaation.
- Pidin uusimpiin datanhallintatekniikoihin liittyviä tutoriaaleja, avustin analyysien suorittamisessa ja annoin ohjelmistoihin liittyviä suosituksia.
- Kommunikoin sujuvasti projektijohdon kanssa projektien ongelmista ja tarpeista.
Esimerkki data-analyytikon taidoista ansioluettelossa
Työnantaja odottaa, että data-analyytikon ansioluettelon taidot-osion kaikki tietotekniikkaan liittyvät kohdat on täytetty. Työnantajan hälytyskellot alkavat helposti soida, jos osiosta puuttuu tärkeitä taitoja, joten varmista, että luettelo on mahdollisimman kattava.
Seuraavassa on lueteltu joitakin taitoja, joita työnantajat toivovat näkevänsä hakijoiden ansioluetteloissa: He käyttävät kaikkein uusimpia menetelmiä datan keräämiseen ja automatisoivat prosesseja käyttäytymismallien tulkitsemiseksi ja analysoimiseksi. He pystyvät tutkimaan dataa, tunnistamaan kuvioita ja rakentamaan testattavia malleja käyttäen hyväkseen tiedonlouhintaohjelmistoja. He pystyvät tekemään tuloksena saatujen data-aineistojen perusteella liiketoimintaa hyödyttäviä johtopäätöksiä.
- Tarkkuus
- Ohjelmointi
- Datan siivous
- Datan luominen
- Johtamistaidot
Esimerkki koulutusosiosta ansioluettelossa
Ansioluettelon koulutusosiossa data-analyytikko luettelee opinnot, jotka pätevöittävät hänet avoinna olevaan työpaikkaan. Data-analyytikoilla on usein matematiikan, taloustieteen tai tietojenkäsittelytieteen tutkinto. Myös esimerkiksi tilastotieteen opinnot ovat yleisiä, jos työnhakija on yrityksen sisällä siirtynyt data-analyytikon tehtäviin esimerkiksi operatiiviselta tai talousosastolta. Datatieteen jatko-opinnot ovat alalla yleisiä. Koska data-analyytikon työssä on ymmärrettävä laajempia liiketoimintanäkymiä, työnantajat palkkaavat tehtäviin usein myös MBA-tutkinnon suorittaneita henkilöitä. Koulutusosiossa kannattaa mainita yksityiskohtaisesti kaikki ohjelmointikielten ja tietojenkäsittelyohjelmistojen tuntemus periaatteella ”mitä enemmän, sitä parempi”.
Datatieteen maisteri, Helsingin yliopisto, Helsinki
Elokuu 2008 - Elokuu 2010
- Valmistuin vuosikurssini parhain arvosanoin.
Tietojenkäsittelytieteen kandidaatti, Helsingin yliopisto, Helsinki
Elokuu 2004 - Toukokuu 2008
- Valmistuin erinomaisin arvosanoin.
