Cómo escribir un currículum de analista de datos

Es tentador llenar la página con cada herramienta que has tocado. Esta sección explica qué es lo que realmente escanea el lector, para que puedas decidir qué se queda. Quiere evidencia de que conviertes datos en decisiones, las herramientas que nombra la oferta, y señales de que puedes explicar un resultado a personas que no leen SQL.

Los puestos de analista de datos varían: analítica de producto y marketing, reportes de finanzas y operaciones, business intelligence. Sea cual sea el tipo, el lector busca el ámbito de negocio en el que trabajaste, las preguntas que respondiste, el tipo de datos que manejaste, tu stack tecnológico, y cómo llegaron los resultados a las personas, por ejemplo un panel, un informe o una presentación.

Un orden fiable es un resumen de dos líneas (opcional), experiencia, proyectos, habilidades, y luego educación y certificaciones. Para candidatos de nivel inicial, los proyectos se colocan por encima de la experiencia.

Usa una fórmula: la acción, la pregunta y los datos, el método o la herramienta, y luego el resultado. Coloca el resultado donde lo vea un lector que hojea el texto.

• Débil: "Creé paneles en Tableau."
• Sólido: "Construí un panel de abandono en Tableau a partir de datos de suscripciones y soporte, que el equipo de retención usó para elegir los segmentos de clientes de una campaña de recuperación."
• Nivel inicial: "Analicé un conjunto de datos público de bicicletas compartidas en Python para averiguar qué estaciones se quedaban vacías en las horas punta; publiqué el notebook y un breve resumen escrito."

Usa cifras reales cuando las tengas y puedas defenderlas en una entrevista. Cuando no las tengas, describe en su lugar la decisión o el público ("usado semanalmente por el equipo directivo de ventas"). Un porcentaje inventado se desmorona ante la primera pregunta de seguimiento.

Agrupa las habilidades por tipo para que el lector las encuentre rápido: consultas (SQL), programación (Python o R), hojas de cálculo (tablas dinámicas, búsquedas), herramientas de BI (Tableau, Power BI, Looker), estadística (pruebas A/B, regresión) y plataformas de datos (por ejemplo BigQuery o Snowflake). Enumera solo lo que podrías usar en una prueba de SQL en vivo o en una tarea para hacer en casa, y coloca primero las herramientas que nombra la oferta.

Los proyectos pesan más cuando tu puesto no dice analista. Una coordinadora de marketing que se pasaba a analítica no tenía ningún puesto de analista que listar, así que el currículum se reconstruyó alrededor de dos proyectos: un análisis de atribución de campañas hecho en hojas de cálculo en su empleo actual, y un proyecto de SQL sobre un conjunto de datos público de comercio electrónico. Cada punto nombraba la pregunta, el método y lo que cambió el hallazgo, y la selección del reclutador pasó la mayor parte de su tiempo en esas dos líneas.

El generador de currículums tiene una plantilla de una sola columna con títulos estándar, para que el diseño se procese limpiamente en los sistemas de seguimiento de candidatos.

Cada línea es una pregunta que te pueden hacer. Si no puedes hablar dos minutos sobre un proyecto, elimínalo o apréndelo. Hay más orientación sobre formatos, extensión y selección en el centro de currículums.

El generador de currículums de SubcueAI incluye una acción AI Optimize que reescribe tu resumen y tus puntos para que sean más concisos y muestra un diff antes-y-después que tú apruebas; reformula lo que escribiste sin inventar experiencia, y su ejecución consume créditos. Marca el currículum como activo y el entrevistador simulado lo lee junto con la descripción del puesto, para que las preguntas de práctica indaguen exactamente en los proyectos que listaste. Las pruebas de SQL, los análisis para hacer en casa y las evaluaciones supervisadas son cosas que debes hacer por tu cuenta; un asistente en vivo no tiene lugar en ellas.