Curriculum da data analyst

Puoi avere tutta l'esperienza del mondo, ogni singola competenza richiesta, la motivazione più forte, ma se il tuo curriculum da data analyst non lo dimostra, sarà come se non le avessi. Un buon CV riesce a mettere in primo piano ciò che conta per quel ruolo, creando un filo logico tra ciò che sai fare nel settore informatica e ciò che vuoi ottenere. Chi lo legge deve capirlo in pochi secondi. Deve persuadere e incuriosire dando al contempo dati precisi e verificabili. E molto altro. Ecco perché abbiamo raccolto tutti i consigli indispensabili per creare un curriculum come si deve: seguendo punto per punto i nostri suggerimenti, avrai un CV all’altezza delle aspettative di settore, con tutte le carte in regola per avanzare nella selezione. Pronto per cominciare?

Sezioni principali del curriculum da data analyst

Per essere efficace, un CV da data analyst deve presentare le informazioni essenziali in modo chiaro, coerente e ben strutturato. Il modo migliore per farlo è organizzarle in sezioni distinte, così da guidare chi legge in un percorso di lettura razionale e scorrevole.

L'importante è che ogni sezione sia organizzata con precisione e contenga i dati utili per la valutazione del candidato. Le sezioni principali del CV sono quelle che troverai qui di seguito.

Intestazione

L'intestazione del curriculum da data analyst deve includere i dati necessari ai recruiter a ricontattarti, se la selezione andrà a buon fine: nome, cognome, indirizzo email, numero di telefono, indirizzo o città/paese di residenza (questi ultimi sono opzionali). A queste informazioni di base si può aggiungere il profilo LinkedIn, che è un ottimo complemento al curriculum, se curato bene e con un approcio professionale. A questo proposito, ricorda che l'indirizzo email deve essere composto da nome e cognome (senza abbreviazioni, vezzeggiativi, nickname).

Ultima ma indispensabile accortezza: verifica che ogni dato sia aggiornato e corretto. Diversamente i selezionatori non potranno contattarti.

Profilo professionale

Detto anche profilo personale, semplicemente profilo, oppure sommario, il profilo professionale del curriculum da data analyst è la sezione che riassume i punti salienti del CV. Competenze richieste nell'annuncio di lavoro, competenze indicate come indispensabili, risultati importanti raggiunti: nel profilo dovrai presentare il meglio di te, e del tuo percorso, in poche righe.

Siccome è una sorta di sintesi, accattivante e persuasiva, di tutto il CV, si raccomanda di scriverlo alla fine nonostante sia in apertura.

In un buon CV da data analyst, il profilo mette in luce gli aspetti più rilevanti e utili del tuo percorso, presentati con chiarezza, efficacia e un tono capace di convincere senza esagerare. È importante che il contenuto sia coerente con il resto del curriculum, così da rafforzare la tua credibilità e suscitare interesse. Di seguito, un profilo che può a buon diritto aprire il CV.

Qui sopra, un profilo che non presenta al meglio il candidato. Il profilo di un data analyst è inefficace quando è troppo lungo, ripetitivo, vago. In questi casi si presenta come una mini-replica del CV, ma più confusa, senza dati verificabili o senza informazioni di rilievo. Così ha l'effetto opposto di quello che dovrebbe avere, con il rischio di confondere e distrarre anziché persuadere e incuriosire.

Esperienza lavorativa

In un buon curriculum da data analyst, come in ogni CV, la sezione delle esperienze professionali ha un ruolo centrale e come tale va curata con grande attenzione. Prima regola: selezionare soltanto i dati di rilievo e riportarli in modo immediatamente comprensibile. Di norma, specialmente quando le esperienze da elencare sono numerose, è preferibile ordinarle dalla più recente alla meno recente, e cioè in ordine cronologico inverso. Inoltre, è opportuno includere solo quelle rilevanti per la posizione per cui ci si candida, e quindi per il settore informatica: lo spazio nel CV è limitato e va sfruttato con attenzione. È essenziale, infine, che le informazioni siano sempre aggiornate.

Quando si tratta di descrivere le esperienze, quindi il bagaglio professionale di un data analyst in ogni tappa ritenuta importante, bisogna essere chiari, esaustivi e concreti: per ogni impiego indica il nome dell'organizzazione o azienda, il periodo di collaborazione, il ruolo ricoperto, le responsabilità e i risultati ottenuti. L’obiettivo è offrire a chi legge una visione nitida e completa del tuo percorso.

Informazioni organizzate in elenchi puntati, mansioni coerenti con il ruolo (raccoglie dati ufficiali, analizza dati statistici, elabora report UN, ecc.) e obiettivi raggiunti messi opportunamente in evidenza, completi di dati quantitavi per dimostrare i risultati concreti: una sezione esperienze lavorative ben fatta si presenta così, ed è il miglior biglietto da visita di un data analyst serio e motivato. Qui di seguito, una sezione esperienze professionali fatta bene.

Qui sopra, un esempio di sezione per le esperienze professionali meno convincente. Se le informazioni sono troppe e prive di un ordine logico, oppure troppo poche e senza elementi significativi, la sezione esperienze professionali perde efficacia: stai compilando una lista troppo fitta di dati o, al contrario, troppo scarna, senza evidenziare ruoli, compiti o risultati concreti? Rischierai di lasciare un'impressione confusa e approssimativa.

Formazione

La sezione del curriculum da data analyst che dà spazio alla formazione è quella che spiega gli studi che hai fatto.

Questa sezione dovrà prima di tutto includere i dati relativi al percorso universitario: per lavorare come data analyst è infatti necessaria la laurea. Se oltre alla laurea hai seguito corsi di specializzazione o master per approfondire ulteriormente conoscenze e competenze di settore, indica anche quelli.

Ciò che conta è essere chiari: chi legge (recruiter o futuro datore di lavoro) deve capire subito che cosa hai studiato, dove, per quanto tempo, con quali risultati. Come occorre fare per le esperienze di lavoro, anche per quelle formative bisogna essere precisi. In questo caso, i recruiter si aspettano di trovare nome e tipo di istituto, anno in cui hai conseguito il titolo, esito (e cioè il voto conclusivo).

Mentre i professionisti di lungo corso possono limitarsi alle informazioni di base, chi ha appena concluso gli studi può indicare anche qualcosa in più, come i principali argomenti studiati, se pertinenti rispetto al ruolo. In ogni caso, e come sempre, la sezione deve essere ordinata, facilmente leggibile e aggiornata.

Competenze

Mettere opportunamente in evidenza le competenze utili al ruolo di data analyst (per esempio analisi dati python pandas SQL, curiosità analitica, attenzione ai dettagli), serve ad attrarre l'attenzione dei recruiter. Purché siano presentate con ordine e buon senso, e cioè in modo funzionale al settore informatica. Non sai come impostare la sezione né con quali contenuti? Continua a leggere.

Competenze tecniche (hard skill)

Le competenze tecniche, in inglese hard skill, sono conoscenze relative a uno specifico ambito e applicabili solo in quell'ambito. In genere rientrano tra i requisiti indispensabili indicati nell'annuncio di lavoro. Poiché riflettono una preparazione specifica, le hard skill danno al curriculum un’impronta ben definita. Vanno inserite nella sezione delle competenze, chiarendo bene in cosa consiste ogni singola conoscenza se non immediatamente comprensibile. Meglio concentrarsi sulla qualità delle informazioni che sulla quantità. Nel caso delle hard skill, conta anche il livello di competenza: si tratta spesso di conoscenze valutabili in modo oggettivo, tramite appositi test. Se ne disponi, indica il punteggio (voto o livello) che hai raggiunto.

Come scegliere le competenze tecniche da inserire nel curriculum da data analyst? In base alla rilevanza che hanno rispetto al ruolo per cui ti stai candidando. Una volta scelte, è buona norma disporle in ordine di importanza (se sono tutte ugualmente rilevanti, puoi invece metterle in ordine di padronanza).

Di seguito trovi una selezione di hard skill rilevanti per un data analyst.

Competenze personali (soft skill)

Le soft skill, ovvero le competenze trasversali (dette anche competenze personali o trasferibili), sono abilità che trovano applicazione in contesti professionali molto diversi tra loro - teoricamente, in tutti. Settore informatica incluso. Nel mercato del lavoro le soft skill sono molto apprezzate: competenze come orientamento ai risultati e gestione efficace del tempo hanno sempre il loro perché, anche in un curriculum da data analyst. Di certo contribuiscono a rendere più forti le tue credenziali e vanno inserite nella sezione dedicata.

Nei CV junior del settore informatica sono carte da giocare importanti, perché possono almeno in parte sopperire alla mancanza di lunga esperienza. In quelli senior è meglio includere soltanto soft skill altamente mirate, e cioè indispensabili al ruolo. A differenza di quelle tecniche, le competenze personali tendono a essere più difficili da quantificare. È comunque consigliato dare un'indicazione di massima sul livello di padronanza, anche tramite autovalutazione.

Qui sotto, una selezione di competenze trasversali che possono servire nel ruolo di data analyst.

Competenze linguistiche

Parlare più lingue è un asset, in uno scenario del lavoro come quello di oggi che è senza confini. Ecco perché, in un CV che si rispetti, occorre inserire anche le competenze linguistiche. Per comunicare in modo efficace le competenze linguistiche, bisogna indicare chiaramente il livello di padronanza, usando standard riconosciuti. Il consiglio? Crea nel CV una sezione dedicata, dove indicherai la lingua principale seguìta dalle altre, segnalando per ciascuna il livello di competenza.

• Francese - avanzato
• Inglese - intermedio
• Tedesco - base

Ma siccome le competenze lingistiche possono essere quantificate con precisione e valutazioni standard, perché non fare riferimento a quelli? Il QCER, per esempio, che è il quadro di valutazione usato in Europa, oppure i test ufficiali delle singole lingue, come quelli proposti dagli istituti culturali nazionali o dalle università.

• A1: Livello base
• A2: Livello elementare
• B1: Livello intermedio
• B2: Livello intermedio superiore
• C1: Livello avanzato
• C2: Livello di padronanza

Corsi, certificazioni, attestati

Se hai acquisito una specifica competenza al di fuori della scuola superiore o dell'università, utile al ruolo per cui ti stai candidando, è bene che recruiter e datori di lavoro lo sappiano. Per questo indicare corsi, certificazioni e attestati nel curriculum può essere utile. Anche nel tuo CV da data analyst. Nel contesto attuale, caratterizzato dall'evoluzione costante delle competenze richieste, la formazione continua è diventata imprescindibile. Le certificazioni rappresentano uno strumento efficace per attestare la capacità di aggiornamento e per integrare competenze operative spesso non coperte dai percorsi universitari. In diversi ambiti, risultano determinanti per la progressione di carriera o per l’accesso a nuove opportunità professionali.

Nel presentare attestati e certificazioni all’interno del curriculum, opta soltanto per quelli pertinenti al settore informatica e al contesto professionale che ti interessa, specificando chiaramente, per ciascuno, l’istituto, il tipo di percorso svolto, la data di conseguimento.

Per un data analyst possono essere rilevanti le seguenti certificazioni.

Sezioni facoltative

Se il tuo curriculum da data analyst ha ancora un po' di spazio, oltre alle sezioni principali che abbiamo sopradescritto, puoi valutare se inserire una (o più) sezioni opzionali. Siccome non sono obbligatorie, queste sezioni andranno inserite nel CV da data analyst solo se portano un reale valore aggiunto. In genere sono un’ottima risorsa per chi ha meno esperienza, non necessariamente per i profili senior. In ogni caso devono rafforzare il profilo, occupando in modo intelligente lo spazio residuo.

Hobby e interessi

Un elemento in più per distinguersi e personalizzare il curriculum: la sezione hobby e interessi può raccontare aspetti della personalità che non emergono altrove. Spesso è usata da chi è a inizio percorso nel settore informatica, e a volte anche da profili più esperti, a patto che gli interessi siano sensati. Come scegliere gli hobby da includere nel curriculum da data analyst? Non è difficile: basta non spostare il focus dalla candidatura e inserire soltanto attività che aggiungono valore, mostrando elementi in linea con il ruolo. L’obiettivo non è riempire spazio, ma rafforzare il profilo in modo mirato.

Premi e riconoscimenti

Se il tuo percorso formativo o professionale comprende riconoscimenti o premi, includerli nel tuo curriculum da data analyst è un'ottima idea. Jobseeker consente di creare una sezione apposita anche per questo. Di quale riconoscimento si tratta? È noto solo in Italia o anche all'estero? È conferito da un ente locale o nazionale, privato o pubblico? Non dare mai per scontato che chi legge lo sappia. Non serve dilungarsi, ma offrire i dati giusti per renderne chiara l’importanza.

Volontariato

Il volontariato può essere molto più di un’esperienza personale: quando contribuisce allo sviluppo di competenze trasferibili nel mondo del lavoro, merita spazio nel CV. Per essere efficaci, le esperienze di volontariato devono evidenziare capacità che non emergono altrove nel tuo curriculum da data analyst e che sono funzionali alla candidatura. Includile con dettagli precisi: nome dell’ente, periodo o frequenza dell'attività, ruolo ricoperto, impatto.

Referenze

Le persone con le quali hai collaborato, come ex colleghi, datori di lavoro o anche professori, possono testimoniare la tua professionalità. In questo caso, indicare le loro referenze nel CV offre ai recruiter una conferma esterna della tua affidabilità, rendendo più solide le tue credenziali. Le referenze non devono essere numerose: due vanno benissimo, se ben scelte, e complete di tutti i dati di contatto. In genere però è l'azienda, in fase di selezione, a richiederle. Di conseguenza, nel tuo curriculum da data analyst sarà sufficiente inserire una frase che indichi la disponibilità a fornirle, come "Le referenze saranno inviate previa richiesta".

Le parole più efficaci da usare in un curriculum da data analyst

Le parole giuste, nel posto giusto, possono fare la differenza per un recruiter, abituato a leggere moli di dati, e molto in fretta. Ecco perché è fondamentale saper usare un linguaggio adatto al curriculum. In generale, tieni presente che funzionano meglio, e cioè tendono a colpire di più l'attenzione, le parole d'azione, i termini concreti, i dati quantitativi, come numeri e percentuali, e le frasi brevi che vanno dritte al punto.

Esempio di curriculum da data analyst

Adesso che sai quali sono le sezioni principali del tuo curriculum da data analyst, vediamo come si presentano tutte insieme, ben ordinate e strutturate, nell'esempio qui sotto:

I nostri esempi di curriculum vitae sono il modo migliore per vedere a colpo d'occhio come appare un CV professionale fatto a regola d'arte.

Come superare la prima selezione con un CV a prova di ATS

Si chiamano, per esteso, Applicant Tracking System, in acronimo ATS, e servono per automatizzare la gestione delle candidature. Aiutano le grandi aziende a gestire la prima selezione, quando arrivano migliaia di CV. Gli ATS stabiliscono se il curriculum è adatto oppure no in base a un criterio prevalente: la presenza di determinate parole chiave. Queste keyword sono termini specifici legati al ruolo e alle mansioni tipiche di un data analyst, spesso ripresi direttamente dalla job description o dal sito dell'azienda.

Ma come si fa un curriculum a prova di ATS? Seguendo i consigli qui sotto.

• First things first: le parole chiave. Devi farti un'idea di quali sono. Leggi l'annuncio e individua quelle fondamentali, come il ruolo stesso e tutte le specificità a questo legate.
• Secondo step: fai in modo che nel tuo curriculum da data analyst le parole chiave siano uniformemente distribuite e bene in evidenza.
• Non dare per scontato che l’ATS capisca le abbreviazioni: se non coincidono con quelle usate nella job description, non usarle.
• Tabelle e grafici possono compromettere la lettura degli ATS: meglio limitarne l'uso.
• Infine, e questo è un accorgimento sempre raccomandato, il CV deve essere salvato in .pdf.

Gli elementi da tenere sotto controllo per creare un curriculum da data analyst in modo professionale sono tanti, ed è facile che qualche aspetto sfugga. Il modo migliore per procedere senza pensieri è scegliere uno dei nostri modelli di curriculum: sono tutti a prova di ATS, con design e struttura approvati dai migliori esperti in recruiting. Semplici da modificare e aggiornare, scorrevoli da leggere, i CV creati con Jobseeker agevolano sia i candidati che i selezionatori.

Superare la selezione con il tuo curriculum da data analyst: la soluzione c'è

In un curriculum da data analyst ben fatto la leggibilità è tutto. Testo e impaginato devono essere suddivisi in blocchi chiari, con intestazioni evidenti e bullet points, per un uso intelligente dello spazio. Dopodiché si tratta di scegliere con accuratezza i contenuti e presentarli nel modo giusto. L'imperativo è dare spazio esclusivamente alle informazioni rilevanti e descriverle per mezzo di esempi e dati quantitativi, in modo da trasmettere professionalità e concretezza.

Infine, ricorda di adattare il CV alla candididatura, esplicitando con sincerità la tua motivazione, e scegli strumenti ad hoc, come quelli di Jobseeker, per risparmiare tempo e concentrarti esclusivamente su ciò che conta (ottenere colloquio e lavoro!).

Fonti:

1. Università Cattolica del Sacro Cuore, Curriculum Vitae and Covering Letter
2. Jobseeker, Trend e statistiche dal mondo delle Risorse Umane