Découvrez comment un CV professionnel d'analyste de données met en valeur SQL, les tableaux de bord, les tests A/B et un impact business mesurable. Utilisez cet exemple comme point de départ, personnalisez-le avec votre propre expérience et téléchargez-le en PDF.
[email protected]+33 6 78 45 12 9312 Avenue Charles de Gaulle, 92200 Neuilly-sur-Seine (La Défense), FrancePermis B
Résumé Professionnel
Analyste de données senior avec plus de 6 ans d'expérience à transformer la donnée brute en décisions business dans la banque, le e-commerce et le SaaS français. Conception de tableaux de bord exécutifs qui ont réduit le temps de reporting hebdomadaire de 70 % et de programmes de tests A/B ayant fait progresser la conversion de 22 %. Maîtrise de SQL, Tableau, Power BI, Python (pandas), dbt et Looker. Partenaire de confiance des équipes marketing, produit et finance pour les analyses de cohortes, de funnels et d'attribution, avec une bonne connaissance de l'écosystème SaaS et du retail français.
Expérience Professionnelle
Analyste de données senior
BNP Paribas
mars 2022 – aujourd'hui
Conception du tableau de bord exécutif des KPI suivant plus de 3,5 Md€ de volume annuel de paiements digitaux, remplaçant 12 rapports manuels et économisant 30 heures-analyste par semaine
Pilotage du programme de tests A/B sur le parcours de souscription en ligne ; plus de 40 expérimentations menées et taux de conversion amélioré de 22 %, soit 12 M€ de PNB additionnel annuel
Standardisation des métriques business cœur dans dbt pour 5 équipes, réduisant les conflits de définition de 80 % et accélérant le reporting trimestriel au comité exécutif
Encadrement de 3 analystes juniors sur SQL, les tests statistiques et la communication avec les parties prenantes
Analyste de données
Doctolib
juil. 2020 – févr. 2022
Automatisation du reporting marketing hebdomadaire en Python et Looker, supprimant 18 heures par semaine de travail manuel sur tableurs
Analyse de rétention par cohortes ayant motivé un changement de pricing, augmentant la LTV annuelle de 17 %
Collaboration avec l'équipe growth sur la modélisation d'attribution, réallouant 2 M€ de budget marketing vers des canaux plus rentables
Conception et analyse de plus de 25 tests A/B sur l'onboarding produit, avec 9 gagnants déployés en production
Analyste de données junior
BlaBlaCar
août 2018 – juin 2020
Responsable du rapport quotidien de KPI de l'activité covoiturage, utilisé par la direction pour suivre les réservations, les marges et le taux d'annulation
Conception des premiers tableaux de bord en libre-service Tableau pour les opérations, adoptés par plus de 60 utilisateurs dans 4 pays
Rédaction de requêtes SQL sur plus de 2 To de données de trajets et de membres pour soutenir les analyses ad hoc des chefs de produit
Soutien à l'équipe finance lors de la clôture mensuelle avec rapprochement du chiffre d'affaires et analyse des écarts
Formation
Master en Statistiques et Économétrie
ENSAE Paris - Institut Polytechnique de Paris
2016 - 2018
Spécialisation en data science et conception expérimentale. Mémoire de fin d'études avec une banque française sur la modélisation du churn client.
Licence MIASHS (Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales)
Université Paris-Dauphine - PSL
2012 - 2016
Cours suivis : régression, théorie des probabilités, séries temporelles, bases de données, SQL.
Cours et Certifications
Google Data Analytics Professional Certificate
Coursera / Google
2021
Spécialisation de 8 cours couvrant SQL, R, Tableau et l'ensemble du cycle d'analyse de données.
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300)
Microsoft
2023
ID de certification : MS-PL300-2023-9182
Parcours Data Analyst
OpenClassrooms
2022
Parcours diplômant reconnu par l'État (RNCP niveau 6) couvrant SQL, Python, Power BI et la conduite d'analyses business.
Langues
Français
Expression orale: Langue maternelleCompréhension orale: Langue maternelleExpression écrite: Langue maternelle
SQLExcel (avancé)TableauPower BIPython (pandas)LookerdbtGoogle AnalyticsTests A/BAnalyse de cohortesStatistiquesDataviz
Ceci est un exemple de CV. Personnalisez-le avec votre propre expérience grâce à notre créateur de CV gratuit.
Conseils pour le CV
Quantifiez l'impact business
Ne dites pas « j'ai créé un tableau de bord ». Dites « j'ai créé un tableau de bord exécutif qui a économisé 30 heures par semaine et motivé un changement de pricing apportant 1,2 M€ d'ARR ». Traduisez le travail d'analyste en chiffre d'affaires, coûts ou temps économisés.
Montrez l'ensemble du pipeline d'analyse
L'analyse de données ne se résume pas au SQL. Mentionnez la collecte, le nettoyage, la modélisation, la dataviz, et la façon dont les parties prenantes ont agi sur vos insights.
Nommez vos outils et votre stack
Les recruteurs et les ATS recherchent des outils précis. Détaillez les dialectes SQL (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake), les outils de BI (Tableau, Power BI, Looker) et les bibliothèques Python (pandas, NumPy).
Incluez vos succès d'expérimentations et de tableaux de bord
Tests A/B mis en production, dashboards adoptés par N utilisateurs, rapports automatisés remplaçant du travail manuel : ce sont des preuves concrètes d'impact très appréciées des recruteurs sur Welcome to the Jungle et APEC.
Compétences clés
SQLExcel (avancé)TableauPower BIPython (pandas)LookerGoogle AnalyticsTests A/BAnalyse de cohortesAnalyse statistiqueVisualisation de donnéesCommunication avec les parties prenantes
Comment rédiger un CV d'analyste de données (exemple et méthode)
Un CV data analyst convaincant ne liste pas seulement des outils : il montre comment vous transformez des lignes de données en décisions business. Voici la méthode, étape par étape, pour construire un exemple cv data analyst qui passe l'ATS et convainc un recruteur en 30 secondes.
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1. Écrivez un résumé professionnel percutant
En 3 lignes maximum, indiquez votre niveau d'expérience, votre secteur (banque, e-commerce, SaaS, retail) et votre stack (SQL, Excel, Tableau ou Power BI). Ajoutez un chiffre d'impact business dès la première phrase : temps de reporting réduit, revenu additionnel généré, taux de conversion amélioré. Un recruteur APEC ou Welcome to the Jungle lit d'abord ce bloc : c'est lui qui décide si le reste du CV mérite d'être lu.
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2. Rédigez des puces d'expérience chiffrées
Chaque puce doit suivre le schéma : verbe d'action + outil ou méthode + résultat mesurable. Évitez « responsable du reporting mensuel ». Préférez : « Automatisation du reporting mensuel sous Power BI, réduisant le délai de production de 5 jours à 4 heures et supprimant 15 heures de travail manuel par mois ». Pensez adoption de dashboard, heures économisées, volumes de données traités, gains de performance de requêtes ou baisse du taux d'erreur en reporting.
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3. Structurez une section compétences techniques lisible par l'ATS
Regroupez vos compétences par catégorie : requêtage (SQL, Excel avancé), BI (Tableau, Power BI, Looker), langages (Python/pandas, R), workflow et automatisation (dbt, Airflow, macros Sheets/Excel), et statistiques (tests A/B, régression, analyse de cohortes). Reprenez le vocabulaire exact de l'offre d'emploi : un ATS et un recruteur scannent tous deux les mêmes mots-clés, alors ne remplacez pas « Power BI » par « outil de BI » dans votre CV analyste de données.
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4. Ajoutez un portfolio si votre expérience est limitée
Sans expérience professionnelle, un dashboard public (Tableau Public, Power BI), une étude de cas SQL sur un jeu de données réel, ou un projet GitHub bien documenté valent plus que dix jeux de données Kaggle sans analyse. Choisissez une question business claire (ex : « pourquoi le taux de churn augmente-t-il chez les nouveaux clients ? ») et montrez la démarche complète : nettoyage, requêtes, visualisation, conclusion actionnable.
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5. Formation, certifications et vérifications finales ATS
Mentionnez votre diplôme (statistiques, économétrie, école de commerce, informatique) et les certifications reconnues en France : Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Power BI PL-300, ou un parcours certifiant RNCP (OpenClassrooms, CNAM). Avant l'envoi, vérifiez que votre CV data analyst est en une colonne, sans tableaux ni graphiques intégrés, exporté en PDF, avec des intitulés de section standards pour rester lisible par tous les logiciels de tri automatique.
Exemples de résumés professionnels pour un CV analyste de données
Trois exemples de résumés, à adapter selon votre niveau d'expérience et votre parcours, pour démarrer rapidement votre propre CV.
Jeune diplômé / analyste de données junior
Jeune diplômée en économétrie avec un stage de fin d'études en analyse de données dans le e-commerce. Maîtrise de SQL, Excel avancé et Power BI, avec un projet de dashboard personnel suivant les ventes en ligne d'un jeu de données public, adopté comme démonstration par 3 recruteurs lors d'entretiens. À l'aise avec le nettoyage de données, les jointures complexes et la présentation d'insights à des équipes non techniques.
Analyste de données senior
Analyste de données senior avec 7 ans d'expérience en banque et SaaS, spécialisée dans les tableaux de bord exécutifs et les tests A/B. A conçu une suite de reporting sous Power BI et dbt suivie par le comité exécutif, réduisant le temps de reporting de 70 % et générant 12 M€ de revenu additionnel identifié. Habituée à encadrer des analystes juniors et à dialoguer avec les équipes finance, marketing et produit.
Reconversion vers l'analyse de données (ex-finance)
Ancienne contrôleuse de gestion en reconversion vers l'analyse de données, avec 5 ans d'expertise sectorielle en finance d'entreprise et une certification Google Data Analytics récemment obtenue. Maîtrise de SQL, Power BI et Python (pandas), démontrée par un portfolio de 3 dashboards traitant des données financières réelles. Combine rigueur budgétaire et nouvelles compétences techniques pour livrer des analyses fiables et actionnables.
Mots-clés ATS à inclure dans un CV analyste de données
Reprenez les termes exacts de l'offre d'emploi : les logiciels ATS et les recruteurs scannent tous deux ce vocabulaire précis avant de lire le reste du CV.
SQL
Précisez le dialecte utilisé (PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake) dans une puce d'expérience concrète, pas seulement dans la liste de compétences.
Excel avancé
Mentionnez les fonctionnalités réellement maîtrisées : TCD, RECHERCHEV/INDEX-EQUIV, macros VBA, Power Query.
Tableau
Indiquez le nombre de dashboards créés ou d'utilisateurs actifs si vous les connaissez, cela crédibilise le mot-clé.
Power BI
Très recherché en France dans les grands groupes ; citez-le explicitement même si vous maîtrisez surtout Tableau, si vous l'avez pratiqué.
Python (pandas)
À placer dans la section compétences techniques et illustrer par une puce d'automatisation ou de traitement de données.
Visualisation de données
Terme générique que les ATS associent souvent à Tableau/Power BI ; utilisez-le dans le résumé professionnel.
Tests A/B
Décrivez le nombre de tests menés et le taux de succès pour transformer ce mot-clé en preuve d'impact.
Nettoyage de données
Souvent sous-estimé : mentionnez les volumes traités (lignes, Go) pour montrer la réalité du travail effectué.
Reporting KPI
Associez-le à la fréquence (quotidien, hebdomadaire, mensuel) et au public destinataire (comité exécutif, équipe growth).
Automatisation de reporting
Chiffrez le temps économisé : c'est l'un des arguments les plus lus par les recruteurs data en France.
Avant / après : exemples de puces pour un CV analyste de données
Trois transformations concrètes pour passer d'une puce plate à une puce qui prouve un impact business mesurable.
Tableau de bord commercial
Création d'un tableau de bord de suivi des ventes pour l'équipe commerciale.
Conception d'un tableau de bord commercial sous Power BI suivi quotidiennement par 45 commerciaux, remplaçant 3 rapports Excel manuels et réduisant le temps de préparation des revues commerciales de 6 heures à 30 minutes par semaine.
Nettoyage et automatisation de données
Nettoyage des données clients dans Excel.
Automatisation du nettoyage et de la déduplication de la base clients (250 000 lignes) via Python et Power Query, réduisant le taux d'erreurs de reporting de 15 % à moins de 1 % et libérant 10 heures par mois pour l'analyse.
Analyse ad hoc et expérimentation
Réalisation d'analyses ponctuelles pour l'équipe marketing.
Conception et analyse de 18 tests A/B sur le parcours d'inscription à la demande de l'équipe growth, identifiant une variante augmentant le taux de conversion de 14 % et déployée en production auprès de l'ensemble des utilisateurs.
Questions fréquentes
Que doit contenir un CV d'analyste de données ?
Un bon CV d'analyste de données contient un résumé professionnel avec des réalisations chiffrées, des compétences techniques (SQL, Excel, un outil BI comme Tableau ou Power BI, idéalement Python ou R), 2 à 4 expériences professionnelles avec des résultats business concrets, une formation et des certifications pertinentes comme Google Data Analytics ou Power BI PL-300. Sur Welcome to the Jungle, APEC ou Indeed.fr, mettez l'accent sur l'impact business plutôt que sur le jargon technique.
Faut-il un diplôme pour un CV d'analyste de données ?
Un diplôme en statistiques, mathématiques, économie, école de commerce ou informatique est un atout, mais n'est pas obligatoire. De nombreux analystes de données en France viennent de parcours non techniques et se forment via des certifications (Google Data Analytics, Power BI PL-300, parcours OpenClassrooms ou CNAM) et des projets de portfolio. Une maîtrise démontrée de SQL et un portfolio de dashboards peuvent peser plus lourd que le diplôme.
Comment rendre mon CV d'analyste de données compatible ATS ?
Utilisez les mots-clés de l'annonce (SQL, Tableau, Power BI, tests A/B, analyse de cohortes), gardez des intitulés de section standards (Expérience, Formation, Compétences), évitez les colonnes, tableaux et zones de texte, exportez en PDF et écrivez explicitement le nom des outils. Chiffrez chaque puce : les recruteurs d'APEC et Welcome to the Jungle scannent les métriques.
Puis-je créer gratuitement un CV d'analyste de données ?
Oui. NoBsResume est 100 % gratuit, sans frais cachés. Choisissez parmi 3 modèles compatibles ATS, complétez votre expérience en vous inspirant de cet exemple et téléchargez un PDF professionnel en quelques minutes.
Existe-t-il un modèle ou template de CV data analyst à télécharger ?
Oui : cet exemple de CV data analyst est directement éditable dans le créateur gratuit de NoBsResume. Choisissez l'un des 3 modèles compatibles ATS, remplacez le contenu par votre propre expérience (SQL, Excel, Tableau, Power BI) et téléchargez immédiatement un PDF prêt à envoyer, sans création de compte.
Comment faire un CV d'analyste de données sans expérience professionnelle ?
Mettez en avant vos projets : un dashboard public, une étude de cas SQL sur un jeu de données réel, un stage ou une alternance, et vos certifications (Google Data Analytics, Power BI PL-300). Structurez votre résumé professionnel autour de vos compétences techniques et d'un projet concret plutôt que d'une expérience manquante. Un seul dashboard bien documenté avec un insight business clair vaut mieux que dix projets superficiels.
Un CV data analyst doit-il être en français ou en anglais ?
En France, un CV en français convient pour la majorité des postes, y compris dans la banque et le retail. En revanche, dans les grands groupes internationaux, les scale-ups tech et les entreprises SaaS, un CV en anglais est souvent attendu, voire exigé dès l'offre. Il est courant de garder les noms d'outils (SQL, Power BI, dbt) en anglais même dans un CV rédigé en français : c'est le standard du secteur.
Faut-il inclure un portfolio ou des projets SQL dans son CV data analyst ?
Fortement recommandé, surtout en début de carrière. Un lien vers un dashboard Tableau Public ou Power BI, un dépôt GitHub avec vos requêtes SQL commentées, ou une étude de cas résolvant un problème business réel démontrent vos compétences bien mieux qu'une simple liste d'outils. Ajoutez un lien cliquable dans l'en-tête de votre CV.
Quelle est la différence entre un CV analyste de données et un CV data scientist ?
Le CV analyste de données met l'accent sur SQL, Excel, les outils de BI (Tableau, Power BI), le reporting et la traduction d'insights en décisions business. Le CV data scientist met en avant le machine learning, la modélisation statistique avancée et le déploiement de modèles en production. Si votre travail porte surtout sur des dashboards, des requêtes et du reporting, visez le titre « analyste de données » plutôt que « data scientist ».
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