Подивіться, як професійне резюме аналітика даних виділяє SQL, дашборди, A/B-тестування та вимірюваний вплив на бізнес. Використовуйте цей приклад як основу, адаптуйте його під свій досвід та завантажте у форматі PDF.
[email protected]+380 67 482 1953вул. Сагайдачного 14, 04070, Київ (Поділ), УкраїнаВодійське посвідчення категорії B
Професійне Резюме
Старший аналітик даних з понад 6-річним досвідом перетворення сирих даних на бізнес-рішення у сферах e-commerce, фінтеху та ІТ-аутсорсингу. Створила управлінські дашборди, що скоротили час щотижневої звітності на 70%, та керувала програмами A/B-тестування, які підвищили конверсію на 22%. Експертка у SQL, Tableau, Power BI, Python (pandas), dbt і Looker. Надійний партнер для команд маркетингу, продукту та фінансів у когортному, воронковому та атрибуційному аналізі, з глибоким досвідом в українському фінтех- та ІТ-сервісному ринку.
Досвід Роботи
Старший аналітик даних
monobank | Universal Bank
бер. 2022 – теперішній час
Розробила KPI-дашборд для топ-менеджменту, який відстежує понад 180 млрд ₴ річного платіжного обороту, замінивши 12 ручних звітів та зекономивши 30 годин роботи аналітиків на тиждень
Очолила програму A/B-тестування воронки відкриття картки: проведено понад 40 експериментів, що підвищили конверсію на 22% та додали 95 млн ₴ річного доходу
Стандартизувала ключові бізнес-метрики у dbt для 5 команд, скоротивши суперечки щодо визначень на 80% та прискоривши квартальну звітність для наглядової ради
Менторила 3 молодших аналітиків з SQL, статистичних тестів та комунікації зі стейкхолдерами
Аналітик даних
Rozetka
лип. 2020 – лют. 2022
Автоматизувала щотижневу маркетингову звітність на Python та Looker, ліквідувавши 18 годин ручної роботи з таблицями на тиждень
Провела когортний аналіз утримання клієнтів, що вплинув на зміну цінової політики й підвищив річний LTV на 17%
У співпраці з growth-командою побудувала модель атрибуції, перерозподіливши 60 млн ₴ маркетингового бюджету на канали з вищим ROI
Спроєктувала та проаналізувала понад 25 A/B-тестів у мобільному застосунку, з 9 переможними варіантами, виведеними у продакшн
Молодший аналітик даних
Нова Пошта
сер. 2018 – черв. 2020
Відповідала за щоденний KPI-звіт по міжнародних відправленнях, який використовувало керівництво для контролю обсягів та маржі
Створила перші self-service дашборди у Tableau для операційного департаменту, які прийняли понад 60 користувачів у 4 регіональних хабах
Писала SQL-запити до сховища даних обсягом понад 2 ТБ із інформацією про відправлення та клієнтів для ad-hoc аналізів продакт-менеджерів
Підтримувала фінансовий відділ під час закриття місяця: звірка доходів та аналіз відхилень
Освіта
Магістр з аналітики даних та бізнес-аналізу
Київський національний університет імені Тараса Шевченка
2016 - 2018
Спеціалізація: статистичне навчання та дизайн експериментів. Магістерська робота у співпраці з Приватбанком з моделювання відтоку клієнтів.
Бакалавр прикладної математики
Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
2012 - 2016
Профільні курси: регресійний аналіз, теорія ймовірностей, часові ряди, бази даних, SQL.
Курси та Сертифікати
Google Data Analytics Professional Certificate
Coursera / Google
2021
Спеціалізація з 8 курсів: SQL, R, Tableau та повний цикл аналізу даних.
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300)
Microsoft
2023
ID сертифіката: MS-PL300-2023-9182
Курс Data Analytics
Projector Institute
2022
Інтенсивна програма з SQL, Python, Tableau та практичними проєктами на даних українських компаній.
Мови
Українська
Говоріння: РіднаАудіювання: РіднаПисьмо: Рідна
Англійська
Говоріння: Вільне володіння (C1)Аудіювання: Вільне володіння (C1)Письмо: Вільне володіння (C1)
Польська
Говоріння: СереднійАудіювання: Вищий за середнійПисьмо: Базовий
Навички
SQLExcel (просунутий рівень)TableauPower BIPython (pandas)LookerdbtGoogle AnalyticsA/B-тестуванняКогортний аналізСтатистикаВізуалізація даних
Це зразок резюме. Адаптуйте його під свій досвід, використовуючи наш безкоштовний інструмент для створення резюме.
Поради щодо резюме
Кількісно оцініть вплив на бізнес
Не пишіть «створила дашборд». Пишіть «створила управлінський дашборд, який заощадив 30 годин на тиждень та обґрунтував зміну цінової політики на +45 млн ₴ ARR». Перетворюйте аналітичну роботу на дохід, витрати або зекономлений час.
Покажіть повний аналітичний конвеєр
Аналітика — це не лише SQL. Згадайте про збір, очищення, моделювання та візуалізацію даних і про те, як стейкхолдери діяли на основі ваших висновків.
Назвіть інструменти та стек
Рекрутери та ATS шукають конкретні інструменти. Вказуйте діалекти SQL (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake), BI-інструменти (Tableau, Power BI, Looker) та бібліотеки Python (pandas, NumPy).
Додайте перемоги в експериментах та дашбордах
Запущені A/B-тести, дашборди, якими користуються N людей, автоматизовані звіти замість ручної роботи — це конкретні докази впливу, які цінують менеджери з найму.
Як написати резюме аналітика даних, що проходить ATS
Рекрутери в українських IT-компаніях та аутсорс-студіях витрачають 20-30 секунд на перше сканування резюме аналітика даних. За цей час вони шукають конкретні інструменти (SQL, Tableau, Power BI, Python) і докази того, що ваш аналіз впливав на бізнес-рішення, а не просто «робив звіти». Ось 5 кроків, щоб побудувати таке резюме з нуля.
1
1. Напишіть підсумок на 3 рядки: рівень, галузь, інструменти, цифра
Перший блок має за 5 секунд відповісти на три питання: хто ви (junior/middle/senior аналітик), у якій галузі працювали (fintech, e-commerce, ритейл, IT-аутсорсинг) і яким стеком володієте (SQL, Excel, Tableau/Power BI, Python). Додайте одну сильну цифру бізнес-впливу — наприклад «скоротила час звітності на 70%» або «дашборд для команди з 40 користувачів». Уникайте загальних фраз на кшталт «відповідальна та комунікабельна» — вони не проходять ні ATS, ні рекрутера.
2
2. Формулюйте досвід через метрики, а не обов'язки
Замість «складала звіти в Excel» пишіть, що саме змінилося завдяки вашій роботі: скільки годин ручної праці зекономила автоматизація, на скільки виріс дохід чи конверсія після A/B-тесту, скільки рядків даних чи ТБ сховища ви обробляли, наскільки прискорилися SQL-запити після оптимізації. Приклад сильного пункту: «Автоматизувала щотижневу звітність на Python, скоротивши ручну роботу на 15 годин/тиждень та зменшивши кількість помилок у звітах на 90%». Кожен пункт досвіду має містити дієслово дії та число.
3
3. Згрупуйте технічні навички під ключові слова вакансії
Розбийте розділ навичок на групи: запити та таблиці (SQL, Excel, Google Sheets), BI-інструменти (Tableau, Power BI, Looker, Metabase), мови та бібліотеки (Python, pandas, R), робочий процес (dbt, Airflow, автоматизація в Sheets/Apps Script) і статистика (A/B-тестування, регресія, довірчі інтервали). Скопіюйте точні назви інструментів з опису вакансії — ATS-системи на djinni.co, work.ua та robota.ua шукають буквальні збіги ключових слів, а не синоніми.
4
4. Додайте портфоліо, якщо досвіду роботи мало
Якщо у вас менше 1-2 років комерційного досвіду, замініть третій робочий досвід розділом «Проєкти»: публічний дашборд у Tableau Public, SQL-кейс на реальних відкритих даних (наприклад, дані НБУ чи Держстату), аналіз з Kaggle або капстоун-проєкт із чіткого курсу типу Google Data Analytics. Головне — сформулюйте бізнес-питання, яке ви вирішували, і висновок, до якого дійшли. Один якісний дашборд з чітким інсайтом важить більше, ніж десять навчальних датасетів без контексту.
5
5. Освіта, сертифікати та фінальна ATS-перевірка
Вкажіть диплом (навіть нетехнічний — статистика, економіка, математика підходять) та релевантні сертифікати: Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Power BI (PL-300), курси Projector, Product Institute чи Laba. Перед відправкою перевірте: одна колонка, без таблиць і текстових полів, без графіків та іконок у самому файлі, збереження у PDF, назва файлу з вашим ім'ям. Такий формат гарантовано зчитується будь-якою ATS-системою.
Приклади професійного підсумку для резюме аналітика даних
Скопіюйте найближчий до вашого профілю варіант і замініть цифри та інструменти на власні.
Молодший аналітик / випускник без досвіду
Випускниця спеціальності «Прикладна математика» з сертифікатом Google Data Analytics та практичним досвідом SQL, Excel і Power BI. У капстоун-проєкті побудувала дашборд аналізу відтоку клієнтів на відкритих даних, що виявив 3 ключові фактори ризику. Швидко навчаюся, шукаю першу посаду молодшого аналітика даних у продуктовій IT-компанії чи фінтеху.
Старший аналітик даних
Старший аналітик даних з 6-річним досвідом у фінтеху та e-commerce. Побудувала систему управлінських дашбордів у Tableau та Power BI, що замінила 12 ручних звітів і скоротила час підготовки звітності на 70%. Керувала програмою A/B-тестування, яка додала 95 млн ₴ річного доходу. Впевнено володію SQL, Python (pandas), dbt та комунікацією зі стейкхолдерами на рівні C-level.
Кар'єрна зміна з фінансів у дата-аналітику
Фінансова аналітикиня з 5-річним досвідом бюджетування та звірки даних, яка додала до свого профілю SQL, Power BI та базовий Python через курс Projector Institute. Глибоко розумію бізнес-логіку фінансових метрик (P&L, cash flow, юніт-економіка) і тепер застосовую цей досвід для побудови дашбордів і автоматизації звітності для операційних та фінансових команд.
Ключові слова для ATS у резюме аналітика даних
Використовуйте формулювання точно як у вакансії — ATS-системи на djinni.co, work.ua, robota.ua та LinkedIn шукають буквальні збіги, а не синоніми чи переклад.
SQL
Вкажіть конкретні діалекти (PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake) у розділі навичок і підтвердіть прикладом запиту чи оптимізації в досвіді.
Excel / Google Sheets
Уточніть рівень: зведені таблиці, ВПР/ІНДЕКС, макроси — «просунутий рівень Excel» звучить конкретніше за просто «Excel».
Tableau / Power BI
Назвіть, який саме BI-інструмент ви використовували на попередній роботі — рекрутери шукають той, що вказаний у вакансії, а не будь-який BI.
Python (pandas)
Додайте, якщо автоматизували звіти чи обробку даних — навіть базовий рівень Python вирізняє резюме серед кандидатів лише з Excel.
візуалізація даних
Використайте цю фразу в підсумку або назві розділу навичок — вона часто дослівно фігурує в описах вакансій аналітика.
A/B-тестування
Опишіть хоча б один експеримент з конкретним результатом — це найсильніший доказ статистичного мислення в резюме.
статистичний аналіз
Згадайте конкретні методи (регресія, довірчі інтервали, гіпотези), якщо вакансія вимагає глибші статистичні навички.
очищення даних
Опишіть, з яким обсягом чи джерелами даних працювали — це показує реальний досвід, а не лише теорію.
звітність / KPI reporting
Вкажіть, кому саме готувалась звітність (керівництву, продуктовій команді) — це демонструє вміння працювати зі стейкхолдерами.
автоматизація звітів
Додайте, скільки годин ручної роботи зекономила автоматизація — це одна з найпереконливіших метрик для аналітика.
Приклади пунктів досвіду: до і після
Різниця між слабким і сильним пунктом — це дієслово дії, названий інструмент і вимірюваний результат.
Робота з дашбордами та звітністю
Відповідала за дашборди продажів у Tableau.
Розробила дашборд продажів у Tableau для 5 регіональних команд, який замінив ручні щотижневі звіти в Excel і скоротив час підготовки з 6 годин до 40 хвилин.
Очищення даних та автоматизація
Займалась очищенням та підготовкою даних для аналізу.
Побудувала пайплайн очищення даних у Python (pandas) для 200 тис. записів клієнтів на тиждень, знизивши частку помилок у звітах з 8% до менше ніж 1%.
Ad-hoc аналіз та експерименти
Проводила аналіз для маркетингової команди на запит.
Провела когортний аналіз відтоку клієнтів на запит CMO, що виявив сегмент з 35% вищим ризиком відтоку та вплинув на запуск утримуючої email-кампанії.
Часті запитання
Що повинно бути в резюме аналітика даних?
Сильне резюме аналітика даних містить професійний підсумок із кількісно вираженими досягненнями, технічні навички (SQL, Excel, BI-інструмент на кшталт Tableau чи Power BI, бажано Python або R), 2-4 робочі досвіди з конкретними бізнес-результатами, освіту та сертифікати (Google Data Analytics, Power BI PL-300). На djinni.co, work.ua та robota.ua бізнес-вплив важить більше, ніж технічний жаргон.
Чи потрібен диплом для резюме аналітика даних?
Диплом зі статистики, математики, економіки, бізнес-аналітики або комп'ютерних наук допомагає, але не є обов'язковим. Багато українських аналітиків даних прийшли з нетехнічних сфер через сертифікати (Google Data Analytics, Power BI PL-300) та проєктне портфоліо. Підтверджені навички SQL та портфоліо дашбордів часто важать більше за диплом.
Як зробити резюме аналітика даних сумісним з ATS?
Використовуйте ключові слова з опису вакансії (SQL, Tableau, Power BI, A/B-тестування, когортний аналіз), стандартні назви розділів (Досвід, Освіта, Навички), уникайте колонок, таблиць і текстових полів, зберігайте у PDF та явно прописуйте назви інструментів. Кожен пункт супроводжуйте числом — рекрутери сканують резюме у пошуку метрик.
Чи можна створити резюме аналітика даних безкоштовно?
Так. NoBsResume — це 100% безкоштовний сервіс без прихованих платежів. Оберіть один із 3 ATS-сумісних шаблонів, заповніть власним досвідом, використовуючи цей приклад як натхнення, та завантажте професійний PDF за кілька хвилин.
Де завантажити шаблон резюме аналітика даних?
У NoBsResume немає окремого файлу-шаблону — натомість ви редагуєте цей готовий приклад прямо в безкоштовному онлайн-конструкторі: замінюєте текст на свій досвід, обираєте один із 3 ATS-сумісних дизайнів і одразу завантажуєте готовий PDF. Це швидше й надійніше, ніж боротися з форматуванням у Word чи Google Docs.
Як скласти резюме аналітика даних без досвіду роботи?
Замініть відсутній досвід розділом «Проєкти»: капстоун-проєкт із курсу (Google Data Analytics, Projector), дашборд у Tableau Public на відкритих даних або SQL-кейс з чітким бізнес-питанням і висновком. Додайте сертифікати, навички SQL/Excel/Power BI та будь-яку практику з даними — навіть студентську чи волонтерську. Рекрутери на вакансіях junior-аналітика оцінюють потенціал і базові навички, а не роки стажу.
Резюме аналітика даних писати українською чи англійською?
Для вакансій в українських продуктових компаніях і банках (monobank, Rozetka, Приватбанк) достатньо української. Але якщо ви претендуєте на позиції в IT-аутсорсингу, ремоут-командах міжнародних компаній або вакансії з djinni.co з позначкою «English required», варто мати версію резюме англійською — багато таких компаній фільтрують кандидатів саме за англомовним резюме ще до співбесіди.
Чи варто додавати посилання на дашборди чи GitHub у резюме?
Так, обов'язково. Посилання на дашборд у Tableau Public, репозиторій із SQL-запитами на GitHub або профіль на Kaggle дають рекрутеру докази ваших навичок за секунди — це сильніше за будь-який опис. Розмістіть посилання одразу під контактними даними або в окремому розділі «Портфоліо», і переконайтеся, що дашборд справді відкривається без реєстрації.
У чому різниця між резюме аналітика даних і дата-сайєнтиста?
Резюме аналітика даних фокусується на SQL, Excel, BI-дашбордах (Tableau, Power BI) і бізнес-звітності — головна цінність у чітких інсайтах для рішень. Резюме дата-сайєнтиста наголошує на машинному навчанні, побудові моделей, Python/R на глибшому рівні та експериментальному дизайні. Якщо ваша робота — це переважно запити, дашборди і KPI-звіти, обирайте позиціонування аналітика даних; якщо ви тренуєте моделі — дата-сайєнтиста.
Створіть своє резюме зараз
Використовуйте цей приклад як натхнення. Адаптуйте його під свій досвід та завантажте професійний PDF за кілька хвилин. 100% безкоштовно.
