Пример резюме аналитика: образец резюме аналитика данных и Data Scientist для начинающих и опытных специалистов

Резюме аналитика — это структурированный документ, который показывает навыки работы с данными, инструментами и проектами, а также умение превращать цифры в бизнес-результаты. Оно должно быть ясным, логичным и по существу.

Его задача — объяснить, что уже произошло в бизнесе, выявить проблемы и точки роста, чтобы компания принимала решения на основе фактов (а не предположений) и повышала прибыль.

В отличие от аналитика, описывающего прошлое, Data Scientist предсказывает будущее: строит алгоритмы, выявляет скрытые закономерности и помогает бизнесу опережать события.

Позиция аналитика данных подойдет тем, кто любит работать с цифрами, замечать детали и логически мыслить. Это хорошая профессия для тех, кто хочет быстро войти в IT без глубокого знания программирования — достаточно SQL, Excel и BI-инструментов.

Должность Data Scientist подойдет тем, кто увлечен математикой, статистикой и программированием (особенно Python). Она понравится людям с аналитическим складом ума, готовым к постоянному обучению и исследованиям.

Обе профессии востребованы в 2026 году, а успех на рынке труда во многом зависит от качественного резюме: четкие формулировки достижений, указание инструментов и наличие портфолио с проектами помогут выделиться даже начинающим специалистам.

Резюме — это ваш главный инструмент для прохождения отбора. Рекрутеры тратят на первое ознакомление всего 6–10 секунд, поэтому документ должен быть максимально четким, структурированным и ориентированным на результат.

Основные требования:

• Структура. Используйте заголовки, списки и отступы для легкого чтения. Избегайте креативных шаблонов — лучше простой, профессиональный дизайн в PDF.

• Лаконичность — 1–1,5 страницы (максимум 2 для senior-специалистов). Убирайте все лишнее: нерелевантный опыт старше 10 лет, общие фразы вроде «аналитический склад ума».

• Цифры и измеримые результаты. Не пишите «занимался анализом метрик», а указывайте: «оптимизировал дашборд, что сократило время загрузки на 70%» или «выявил точки роста, увеличив конверсию на 15%».

• Навыки — в отдельном блоке. Перечисляйте конкретно: SQL (продвинутый), Python (pandas, numpy), Tableau/Power BI, Excel/Google Sheets, статистика, A/B-тестирование. Адаптируйте под вакансию — это помогает пройти ATS (автоматические системы отбора).

• Проекты. Добавьте отдельный блок «Проекты/Портфолио» с 3–5 примерами: описание задачи, инструменты, результат и ссылки (GitHub, Tableau Public, Kaggle).

1. Контакты и краткое резюме о себе

2. Ключевые навыки

3. Технологии и инструменты

4. Опыт работы

5. Проекты / портфолио

6. Образование

7. Дополнительная информация

Он должен быть конкретным, ориентированным на бизнес-результаты и содержать ключевые слова для ATS (SQL, метрики, дашборды и т.д.).

Рекомендации по написанию:

• укажите роль и опыт (сколько лет, в какой сфере);

• перечислите ключевые компетенции и специализацию;

• подчеркните soft skills;

• добавьте измеримый результат, если возможно;

• адаптируйте под вакансию.

Аналитик данных с 4+ годами опыта в продуктовых командах (e-commerce и fintech). Специализируюсь на анализе пользовательских метрик, построении дашбордов в Tableau и Power BI, проведении A/B-тестов и поиске точек роста. Достижения: увеличил LTV на 18% за счет сегментации пользователей и повысил конверсию на 12% благодаря оптимизации воронки.

Аналитик данных с 2 годами опыта в продуктовой аналитике (мобильные приложения). Работаю с SQL, Python (pandas), Tableau и Amplitude: строю дашборды, анализирую retention, cohort-анализ и точки роста. Оптимизировал отчеты, сократив время подготовки с 2 дней до 4 часов.

Junior-аналитик данных с сильными навыками в SQL, Python и Power BI. Выполнил 5+ учебных и личных проектов: анализ поведения пользователей мобильного приложения, построение интерактивных дашбордов, прогноз retention. Ищу первую коммерческую позицию, чтобы применять аналитику для роста продукта.

Data Scientist с 3+ годами опыта в построении моделей машинного обучения. Специализируюсь на Python (scikit-learn, pandas, numpy), feature engineering и прогнозной аналитике. Разработал модели прогнозирования churn (AUC 0.87) и рекомендательные системы, повысившие cross-sell на 22%. Умею переводить сложные ML-решения в бизнес-ценность и презентовать результаты non-tech аудитории.

1. Много текста без конкретики. Длинные абзацы с общими описаниями обязанностей вместо коротких, четких пунктов.

Плохо: параграф на полстраницы о «выполнении аналитических задач».  

Хорошо: 4–6 пунктов по каждой позиции, каждый — 1–2 строки.

2. Отсутствие численных результатов

Плохо: «Анализировал метрики продукта и выявлял точки роста».  

Хорошо: «Провел анализ retention, выявив отток на этапе онбординга, и предложил изменения, повысившие удержание на 16%».

3. Перечень навыков без подтверждения в опыте или проектах.

4. Грамматические ошибки и плохое оформление (разный шрифт, кривые отступы).

МАРИЯ КУЗНЕЦОВА

Junior Data Analyst / Junior Product Analyst

Город: Москва (готова к удаленке / гибриду)

Телефон: +7 ХХХ ХХХ ХХХХ

Email: maria.kuznetsova@email.com

GitHub: github.com/mkuznetsova

Портфолио (дашборды): Tableau Public / Power BI (ссылка)

О себе

Junior-аналитик данных с уверенными навыками SQL, Python (pandas) и Power BI. Сделала 7 учебных и pet-проектов: продуктовая аналитика (воронка, retention, когортный анализ), финансовая отчетность, автоматизация отчетов.

Умею формулировать метрики, собирать данные из БД, приводить их к чистому виду, визуализировать и превращать выводы в конкретные рекомендации. В проектах сокращала ручную подготовку отчетов на 60–80% и находила аномалии в данных (ошибки трекинга/загрузок). Ищу первую коммерческую роль, чтобы помогать продукту расти на основе фактов.

Ключевые компетенции

• Анализ продуктовых метрик: DAU/MAU, conversion, retention, churn, ARPU/ARPPU, LTV, когортный анализ

• SQL-анализ данных: джойны, агрегаты, CTE, оконные функции, оптимизация запросов

• Подготовка данных: очистка, проверка качества, дедупликация, обработка пропусков

• Визуализация и отчетность: интерактивные дашборды, data storytelling

• Базовая статистика: доверительные интервалы, корреляции, проверка гипотез

• A/B: расчет метрик, оценка эффекта, интерпретация результатов (на базовом уровне)
  
  

Технологии и инструменты

• SQL: PostgreSQL, MySQL (joins, window functions, CTE)

• Python: pandas, numpy, scipy (base), matplotlib/plotly, jupyter

• BI: Power BI (DAX, Power Query), Tableau (base)

• Excel / Google Sheets: сводные таблицы, Power Query, формулы, визуализация

• Прочее: Git, Notion, basic Docker (знакома), основы ETL-пайплайна
  
  

Опыт

Стажер-аналитик (part-time) — E-commerce стартап

09.2025 — 12.2025

• Собрала витрину для ежедневных продуктовых метрик (заказы, выручка, конверсия) в Power BI; ручная отчетность сократилась с ~1,5 часа до 15 минут (-83%).

• Написала набор SQL-запросов для мониторинга качества данных (дубли, пропуски, выбросы); выявила 2 источника некорректной загрузки и описала требования на исправление.

• Провела анализ воронки оформления заказа: нашла шаг с максимальной просадкой конверсии; подготовила рекомендации по упрощению формы и трекингу событий.

• Оформила результаты в кратких выводах для продукт-менеджера (1–2 страницы + дашборд).
  
  

Фриланс / учебные кейсы (проектная занятость)

2024 — 2025

• Делала аналитические отчеты по данным продаж/маркетинга: сегментация, динамика, прогноз наивными моделями, визуализация.

• Подготовила 4 дашборда под разные роли: руководитель, маркетинг, продукт, операционный блок.

Проекты / портфолио (выборочно)

1) Продуктовая аналитика мобильного приложения: retention + когортный анализ

Инструменты: SQL, Python (pandas), Power BI

• Собрала события, рассчитала D1/D7/D30 retention, построила когорты по дате регистрации и каналу привлечения.

• Нашла, что у пользователей из одного канала удержание ниже на ~9 п.п.; предложила гипотезы (качество трафика/онбординг) и список проверок.

• Ссылка: GitHub / дашборд
  
  

2) Дашборд продаж для e-commerce (KPI + drill-down)

Инструменты: Power BI (DAX), SQL

• Реализовала KPI: выручка, маржинальность, средний чек, конверсия, возвраты; добавила фильтры по категориям/регионам/каналам.

• Оптимизировала модель данных: обновление отчета ускорилось примерно в 2 раза.

• Ссылка: Power BI / описание проекта
  
  

3) Проверка качества данных (Data Quality Checks)

Инструменты: SQL, Python

• Автоматизировала проверки: дубликаты ключей, пропуски, отрицательные значения, скачки метрик.

• Сформировала отчет с алертами и приоритизацией ошибок (P1–P3).

• Ссылка: GitHub
  
  

4) A/B-тест (учебный кейс): оценка влияния изменения онбординга

Инструменты: Python (scipy), SQL

• Рассчитала метрики, проверила статистическую значимость эффекта, подготовила интерпретацию для бизнеса.

• Ссылка: ноутбук / README
  
  

Образование

• Бакалавриат: Экономика, Университет N — 2020–2024

• Профессиональная переподготовка: «Аналитик данных с нуля» — 2025 (SQL, Python, BI, практика на кейсах)

• Дополнительно: Stepik/Coursera — SQL, статистика, Power BI (сертификаты по ссылкам)

Дополнительная информация

• Языки: русский — родной, английский — B2

• Формат работы: удаленно / гибрид, full-time

• Сильные стороны: внимательность к данным, структурность, умение объяснять выводы «человеческим» языком

• Интересы: продуктовая аналитика, финтех/e-commerce, визуализация данных

Аналитику данных нужны навыки работы с SQL для запросов к базам данных, Python для обработки и анализа больших объемов информации, инструменты визуализации вроде Power BI или Tableau для создания интерактивных дашбордов, а также понимание статистики, продуктовых метрик и A/B-тестов. Этому учат в Академии ТОП на профильных программах, которые идеально подходят как для полной переквалификации, так и для прокачки существующих навыков.

Основной курс «Аналитик данных с нуля» доступен онлайн. Студенты изучают основы работы с данными и метриками, язык программирования Python, SQL для работы с базами данных и т. д. Программа включает много практики: реальные задачи по анализу данных, создание дашбордов, поиск точек роста в бизнесе.

Есть также специализированный курс «Microsoft Power BI»: анализ бизнес-процессов, создание интерактивных отчетов и дашбордов для наглядной презентации результатов.

Занятия проходят в удобных форматах — онлайн с гибким графиком или очно в вечернее время, с квалифицированными преподавателями-практиками.

Сильное резюме, составленное по всем правилам, значительно повышает шансы пройти отбор и получить приглашение на собеседование даже без большого коммерческого опыта. Главное — показать, как ваши навыки и проекты помогают бизнесу расти.