Como escrever um currículo de analista de dados

É tentador preencher a página com todas as ferramentas que você já usou. Esta seção explica o que o leitor realmente procura, para que você possa decidir o que manter. Ele quer evidências de que você transforma dados em decisões, as ferramentas mencionadas na vaga, e sinais de que você consegue explicar um resultado para pessoas que não leem SQL.

As vagas de analista de dados variam: analytics de produto e marketing, relatórios financeiros e operacionais, business intelligence. Seja qual for o tipo, o leitor procura a área de negócio em que você trabalhou, as perguntas que você respondeu, o tipo de dados que você lidou, sua stack, e como os resultados chegaram até as pessoas, como um dashboard, um relatório ou uma apresentação.

Uma ordem confiável é um resumo de duas linhas (opcional), experiência, projetos, habilidades, e depois formação e certificações. Para candidatos de nível inicial, os projetos ficam acima da experiência.

Use uma fórmula: a ação, a pergunta e os dados, o método ou a ferramenta, depois o resultado. Coloque o resultado onde um leitor que está só passando os olhos consiga ver.

• Fraco: "Criei dashboards no Tableau."
• Forte: "Construí um dashboard de churn no Tableau a partir de dados de assinatura e suporte, usado pela equipe de retenção para escolher os segmentos de clientes de uma campanha de reconquista."
• Nível inicial: "Analisei um conjunto de dados público de bicicletas compartilhadas em Python para descobrir quais estações ficavam vazias nos horários de pico; publiquei o notebook e um breve resumo escrito."

Use números reais quando os tiver e puder defendê-los em uma entrevista. Quando não tiver, descreva a decisão ou o público em vez disso ("usado semanalmente pela liderança de vendas"). Uma porcentagem inventada desmorona na primeira pergunta de acompanhamento.

Agrupe habilidades por tipo para que o leitor as encontre rápido: consultas (SQL), programação (Python ou R), planilhas (tabelas dinâmicas, funções de busca), ferramentas de BI (Tableau, Power BI, Looker), estatística (testes A/B, regressão) e plataformas de dados (por exemplo BigQuery ou Snowflake). Liste apenas o que você conseguiria usar em um teste de SQL ao vivo ou em uma tarefa para casa, e coloque primeiro as ferramentas mencionadas na vaga.

Os projetos pesam mais quando seu cargo não diz analista. Uma coordenadora de marketing migrando para analytics não tinha nenhum cargo de analista para listar, então o currículo foi reconstruído em torno de dois projetos: uma análise de atribuição de campanha feita em planilhas no emprego atual, e um projeto de SQL sobre um conjunto de dados público de e-commerce. Cada item nomeava a pergunta, o método e o que a descoberta mudou, e a triagem do recrutador passou a maior parte do tempo nessas duas linhas.

O gerador de currículo tem um modelo de coluna única com títulos padrão, para que o layout seja lido corretamente pelos sistemas de rastreamento de candidatos.

Cada linha é uma pergunta que podem te fazer. Se você não consegue falar por dois minutos sobre um projeto, corte-o ou aprenda mais sobre ele. Mais orientações sobre formatos, extensão e triagem estão no hub de currículo.

O gerador de currículo da SubcueAI inclui uma ação AI Optimize que reescreve seu resumo e itens para ficarem mais concisos e mostra uma comparação antes-e-depois que você aprova; ela reformula o que você escreveu sem inventar experiência, e sua execução consome créditos. Marque o currículo como ativo e o entrevistador simulado o lê junto com a descrição da vaga, para que as perguntas de prática explorem exatamente os projetos que você listou. Testes de SQL, análises para casa e avaliações supervisionadas são coisas que você deve fazer sozinho; um assistente ao vivo não tem lugar nelas.