Stwórz za darmo Zaloguj się

CV analityka danych 2026 - wzór z SQL, Power BI i portfolio projektów za darmo

Антон Литвинов
Антон Литвинов Założyciel AI Resume Master
in 𝕏
Opublikowano: 25.09.2026 Zaktualizowano: 25.09.2026

Manager zespołu analitycznego czyta CV analityka danych pod kątem trzech rzeczy: czy piszesz zapytania SQL samodzielnie, w czym budujesz raporty i czy potrafisz przełożyć liczby na decyzję biznesową. Poniżej znajdziesz gotowy przykład CV analityka danych - z SQL i Excelem, Power BI i Tableau, statystyką, portfolio projektów oraz klauzulą RODO, bez której rekrutacja w Polsce nie ruszy.

Co znajdziesz

  • Gotowy wzór CV analityka danych z SQL, narzędziami BI i portfolio
  • 3 szablony PDF - klasyczny, nowoczesny i przyjazny systemom ATS
  • Jak opisać projekty przez decyzję biznesową zamiast listy narzędzi
  • Aktualna klauzula RODO i 6 najczęstszych błędów w CV analityka
Stwórz CV → 5 minut - podpowiedzi AI - format przyjazny ATS
Gotowy przykład

Gotowy wzór CV analityka danych

Przykład jest napisany pod dwie najczęstsze rekrutacje: analityk wspierający konkretny dział biznesowy - sprzedaż, marketing, operacje - oraz analityk w zespole danych, utrzymujący raportowanie dla całej firmy. Układ jest ten sam - różni się akcent: znajomość procesu i bliskość decyzji w pierwszym przypadku, jakość danych i automatyzacja raportów w drugim.

SQL na pierwszym miejscu

To podstawowe narzędzie tej roli i pierwsze, czego szuka rekruter. Napisz, jak głęboko go znasz: złączenia, funkcje okna, CTE, optymalizacja zapytań na dużych tabelach.

Narzędzie BI z nazwy

Power BI, Tableau, Looker Studio, Qlik - firmy mają już wybrane narzędzie i szukają osoby, która zna właśnie je. Dopisz, ile dashboardów utrzymujesz i kto z nich korzysta.

Decyzja, nie sam raport

"Analiza rezygnacji klientów wskazała trzy powody odejść - po zmianie procesu odejścia spadły o 14 procent" to wynik. Sam fakt zbudowania raportu nim nie jest.

Portfolio i klauzula RODO

Link do projektów z publicznymi danymi to najszybszy dowód warsztatu, szczególnie na starcie. A analityk pracuje na danych osobowych, więc świadomość zasad RODO jest częścią zawodu, nie formalnością.

Tekst przykładowego CV

Potraktuj to jako wzór: zachowaj układ i sformułowania, wstaw własne fakty i liczby.

Bartosz Krawczyk

Analityk danych
Warszawa
b.krawczyk@example.com
+48 600 000 000
linkedin.com/in/przyklad

Profil

Analityk danych z 4-letnim doświadczeniem w e-commerce. SQL na poziomie zaawansowanym: funkcje okna, CTE, optymalizacja zapytań na tabelach po kilkadziesiąt milionów wierszy. Utrzymanie 12 dashboardów w Power BI dla działu sprzedaży i zarządu, 80 aktywnych odbiorców. Analiza rezygnacji klientów, po której zmieniono proces obsługi - odejścia spadły o 14 procent. Automatyzacja raportu tygodniowego: 6 godzin pracy ręcznej mniej co tydzień.

Doświadczenie

Analityk danych2022 - obecnie

Sklep Vistula Online Sp. z o.o., Warszawa

  • Utrzymanie 12 dashboardów w Power BI dla działu sprzedaży i zarządu, 80 aktywnych odbiorców
  • Analiza rezygnacji klientów: wskazanie trzech głównych powodów odejść, po zmianie procesu odejścia spadły o 14 procent
  • Automatyzacja raportu tygodniowego w SQL i Pythonie - 6 godzin pracy ręcznej mniej w każdym tygodniu
  • Ujednolicenie definicji wskaźnika aktywnego klienta między działami: koniec rozbieżności w raportach
Młodszy analityk / specjalista ds. raportowania2020 - 2022

Centrum Usług Wspólnych Wisła S.A., Warszawa

  • Raportowanie sprzedaży i marży dla 5 spółek grupy, comiesięczny pakiet dla kierownictwa
  • Przebudowa raportu marżowości z Excela do Power BI - czas przygotowania skrócony z 2 dni do 2 godzin
  • Walidacja danych źródłowych i usunięcie duplikatów w słowniku klientów, 9 tys. rekordów

Wykształcenie

Szkoła Główna Handlowa w Warszawie2015 - 2020

Metody ilościowe w ekonomii, studia magisterskie

Umiejętności

SQL - CTE, funkcje okna, optymalizacja zapytańPower BI - model danych, miary DAX, dashboardyExcel - tabele przestawne i Power QueryPython - pandas, automatyzacja raportówStatystyka opisowa i testy A/BModelowanie danych: fakty, wymiary, ziarno raportuDefiniowanie wskaźników biznesowychCzyszczenie i walidacja danychJęzyk angielski - poziom C1

Certyfikaty i portfolio

  • Microsoft Power BI Data Analyst Associate - 2023
  • Kurs zaawansowanego SQL - 2022
  • Kurs analizy danych w Pythonie - 2021
  • Portfolio projektów: github.com/przyklad

Pobierz szablon CV

Stwórz CV w naszym kreatorze AI i pobierz je w wybranym formacie

PDF
Klasyczny Stwórz
PDF
Nowoczesny Stwórz
PDF
Przyjazny ATS Stwórz
Użyj tego szablonu w kreatorze →
Profil

Profil zawodowy analityka danych

Profil to trzy, cztery zdania na górze CV. U analityka mieści się w nich wszystko, co decyduje o zaproszeniu: staż, obszar biznesowy, znajomość SQL, narzędzie BI, skala danych oraz jeden wynik, który da się opowiedzieć jednym zdaniem. Dopisz, dla kogo przygotowywałeś raporty - zarząd, dział sprzedaży, operacje.

Unikaj zdań w rodzaju "analityczny umysł i łatwość wyciągania wniosków" - to opis, nie informacja. Napisz, jakie dane analizowałeś, jakim narzędziem i jaka decyzja zapadła na podstawie Twojej pracy. Jeśli przychodzisz z innej roli - z controllingu, sprzedaży czy obsługi klienta - podkreśl znajomość procesu, bo to skraca wdrożenie o miesiące.

SłaboAnalityk danych z doświadczeniem, znam SQL, Excel i Power BI. Analityczny umysł, łatwo wyciągam wnioski z danych.
DobrzeAnalityk danych z 4-letnim doświadczeniem w e-commerce. SQL na poziomie zaawansowanym: funkcje okna, CTE, optymalizacja zapytań na tabelach po kilkadziesiąt milionów wierszy. Utrzymanie 12 dashboardów w Power BI dla działu sprzedaży i zarządu. Analiza rezygnacji klientów, która wskazała trzy główne powody odejść - po zmianie procesu obsługi odejścia spadły o 14 procent. Automatyzacja raportu tygodniowego: 6 godzin pracy ręcznej mniej w każdym tygodniu.
Wskazówka
Napisz, dla jakiego odbiorcy przygotowywałeś raporty. Analityk raportujący zarządowi, a analityk wspierający zespół operacyjny to dwie różne role: pierwsza wymaga syntezy i umiejętności prezentacji, druga - szybkości i znajomości szczegółów procesu.
Umiejętności

Umiejętności analityka danych

W twardych umiejętnościach wypisz języki zapytań, narzędzia raportowe i metody analityczne, których realnie używasz. W miękkich - to, co decyduje o wartości analityka: umiejętność zadania właściwego pytania i opowiedzenia wyniku osobie, która nie zna się na danych.

Umiejętności twarde

  • SQL - złączenia, agregacje, podzapytania, CTE, funkcje okna, optymalizacja zapytań
  • Excel na poziomie zaawansowanym: tabele przestawne, Power Query, formuły tablicowe
  • Power BI - model danych, miary w DAX, dashboardy i harmonogram odświeżania
  • Tableau lub Looker Studio - budowa raportów i publikacja dla użytkowników biznesowych
  • Czyszczenie i przygotowanie danych: braki, duplikaty, wartości odstające, spójność słowników
  • Statystyka opisowa i wnioskowanie: rozkłady, korelacja, testy istotności, testy A/B
  • Python lub R do analizy i automatyzacji - pandas, wizualizacje, raporty cykliczne
  • Projektowanie wskaźników biznesowych i definiowanie ich jednoznacznie dla całej firmy
  • Modelowanie danych: tabele faktów i wymiarów, relacje, ziarno raportu
  • Zasady ochrony danych osobowych i anonimizacji zbiorów zgodnie z RODO

Umiejętności miękkie

  • Zadawanie pytań do zamówienia na raport zanim zacznie się liczyć
  • Opowiadanie wyniku językiem biznesu, bez żargonu technicznego
  • Krytycyzm wobec własnych liczb i nawyk weryfikacji zanim raport pójdzie dalej
  • Umiejętność powiedzenia, że dane nie pozwalają odpowiedzieć na zadane pytanie
  • Współpraca z działem sprzedaży, marketingu i finansów
  • Dbałość o powtarzalność analizy, żeby ktoś inny mógł ją odtworzyć
  • Priorytetyzacja, gdy trzy działy proszą o raport w ten sam dzień
  • Cierpliwość przy porządkowaniu danych złej jakości
  • Prezentowanie wniosków na spotkaniu i obrona ich przed pytaniami zarządu
  • Dyskrecja przy pracy na danych osobowych i wynagrodzeniach
Doświadczenie

Doświadczenie analityka danych

Schemat jest prosty: firma, okres, obszar biznesowy, dane i narzędzia, a na końcu decyzja, która zapadła. Zamiast "przygotowywanie raportów" napisz, co analizowałeś, dla kogo, na jakiej skali danych i co się zmieniło - wskaźnik, proces, oszczędność czasu, przychód.

Podawaj też skalę: liczbę dashboardów, liczbę odbiorców raportów, wielkość tabel, częstotliwość odświeżania. Jeśli zautomatyzowałeś coś, co wcześniej robiono ręcznie, napisz to wprost i policz zaoszczędzone godziny - to najłatwiej zrozumiały wynik w całym CV analityka.

Słabe- Przygotowywanie raportów w Power BI - Analiza danych sprzedażowych - Współpraca z działami firmy
Mocne- Utrzymanie 12 dashboardów w Power BI dla działu sprzedaży i zarządu, 80 aktywnych odbiorców - Analiza rezygnacji klientów: wskazanie trzech głównych powodów odejść, po zmianie procesu odejścia spadły o 14 procent - Automatyzacja raportu tygodniowego w SQL i Pythonie - 6 godzin pracy ręcznej mniej w każdym tygodniu - Ujednolicenie definicji wskaźnika aktywnego klienta między działami: koniec rozbieżności w raportach miesięcznych
Co wpisać
Firma i okres - obszar biznesowy - źródła i skala danych - narzędzia - liczba raportów i odbiorców - decyzja podjęta na podstawie analizy - oszczędność czasu lub wpływ na wskaźnik
Wykształcenie i portfolio

Wykształcenie

W analityce dyplom pomaga, szczególnie z kierunków ilościowych, ale nie zastępuje umiejętności pokazanych w projekcie. Studia podaj w jednej linijce, a resztę miejsca przeznacz na kursy, certyfikaty narzędziowe i portfolio, które rekruter może otworzyć.

  • Studia - kierunek i uczelnia, jedna linijka; ekonometria, matematyka, informatyka, ekonomia lub inny
  • Kursy i certyfikaty z SQL, Power BI, Tableau - z rokiem uzyskania
  • Kursy ze statystyki, testów A/B lub analizy w Pythonie
  • Portfolio projektów - link do repozytorium lub publicznego dashboardu, z opisem pytania i wniosku
  • Studia podyplomowe z analizy danych lub business intelligence, jeśli je ukończyłeś
  • Doświadczenie domenowe z poprzedniej roli: controlling, sprzedaż, logistyka, obsługa klienta
  • Język angielski - poziom i zastosowanie, na przykład dokumentacja i raporty dla centrali
Uwaga
W portfolio pokaż pełną ścieżkę: pytanie biznesowe, źródło danych, sposób przygotowania zbioru, analiza i wniosek. Sam ładny wykres bez pytania, na które odpowiada, jest dla rekrutera dowodem znajomości narzędzia, a nie umiejętności analitycznych.
Bez doświadczenia

CV analityka danych bez doświadczenia

Do analityki najczęściej wchodzi się z roli, w której już pracowało się na danych: controlling, raportowanie w dziale sprzedaży, obsługa klienta, logistyka, praca w Excelu w administracji. Drugą drogą jest stanowisko juniorskie w dużej firmie lub centrum usług wspólnych, gdzie jest uporządkowany proces raportowy i mentor.

W CV pokaż wszystko, co ma związek z pracą na danych: raporty przygotowywane w poprzedniej pracy, arkusze, które uporządkowałeś, projekty własne na publicznych zbiorach, analizy z uczelni. Każdy projekt opisz przez pytanie i wniosek, nie przez listę użytych funkcji - to właśnie sposób myślenia odróżnia kandydata od osoby po samym kursie.

  • Zbuduj portfolio z dwóch, trzech projektów na publicznych danych, każdy z pytaniem i wnioskiem
  • Naucz się SQL na poziomie złączeń i funkcji okna - to pierwsze pytanie na każdej rozmowie
  • Opisz raportowanie z poprzedniej pracy, nawet jeśli robiłeś je w Excelu obok głównych obowiązków
  • Wykorzystaj wiedzę o procesach z poprzedniej branży - to skraca wdrożenie i jest realnym atutem
  • Zacznij od dużej firmy lub centrum usług wspólnych, gdzie jest gotowy proces i mentor

Gotowy, żeby napisać CV analityka danych?

Kreator AI dopasuje CV pod wsparcie działu biznesowego albo zespół danych - z SQL, narzędziami BI, wynikami i klauzulą RODO na końcu.

Stwórz CV → Zobacz przykłady
Błędy

Najczęstsze błędy

Brak klauzuli RODO

Bez zgody na przetwarzanie danych firma formalnie nie może zachować Twojego CV w bazie kandydatów. U analityka, który sam pracuje na danych osobowych, jej pominięcie wygląda dodatkowo niezręcznie. To jedno zdanie na końcu dokumentu.

Lista narzędzi zamiast wniosków

"SQL, Excel, Power BI, Python, Tableau" mówi tylko, czego dotykałeś. Rekruter szuka analizy, która do czegoś doprowadziła - napisz, jaka decyzja zapadła na podstawie Twojej pracy.

Deklaracja SQL bez określenia poziomu

Między prostym zapytaniem z filtrem a funkcjami okna i optymalizacją zapytań jest przepaść. Napisz, co potrafisz, bo pierwsze zadanie rekrutacyjne i tak to zweryfikuje.

Brak skali danych i odbiorców

Raport dla trzech osób na tysiącu wierszy i dashboard dla osiemdziesięciu odbiorców na dziesiątkach milionów wierszy to inna praca. Podaj liczby, bo rekruter ich nie zgadnie.

Portfolio z samymi wykresami

Kolorowy dashboard bez pytania biznesowego i wniosku dowodzi znajomości narzędzia, a nie umiejętności analitycznych. Każdy projekt opisz przez pytanie, dane, analizę i odpowiedź.

Wklejenie do CV danych z poprzedniej pracy

Zrzuty ekranu z firmowych raportów i konkretne dane finansowe pracodawcy to naruszenie poufności. Opisz sytuację słowami i podaj wartości względne, a projekty do portfolio buduj na danych publicznych.

Podsumowanie

Podsumowanie

Zapamiętaj

  • Profil = staż + obszar biznesowy + poziom SQL + narzędzie BI + jeden wynik
  • Narzędzia BI z nazwy, nie ogólne słowo "raportowanie"
  • Każdy projekt kończy się decyzją albo oszczędnością czasu
  • Portfolio na danych publicznych, z pytaniem i wnioskiem przy każdym projekcie
  • Klauzula RODO na końcu - bez niej aplikacja nie zostanie rozpatrzona
Stwórz CV analityka danych →
FAQ

Najczęstsze pytania

Wystarczy jedno zdanie o zgodzie na przetwarzanie danych osobowych na potrzeby rekrutacji, ze wskazaniem, czy dotyczy ono tylko bieżącego naboru, czy także przyszłych. Firmy prowadzące zespoły analityczne wracają do zapisanych CV przy kolejnych projektach, więc zgoda na przyszłe rekrutacje ma realną wartość.
Na poziomie, który pozwala samodzielnie połączyć kilka tabel, policzyć agregaty w podziale na wymiary i użyć funkcji okna. To zakres, który sprawdza większość zadań rekrutacyjnych. Optymalizacja zapytań i praca z hurtownią danych przychodzą z doświadczeniem i są przewagą, a nie warunkiem wejścia.
Wybierz to narzędzie, które dominuje w ogłoszeniach z Twojego miasta i branży. Logika modelowania danych jest zbliżona, więc przejście między nimi zajmuje tygodnie, nie lata. W CV wpisz narzędzie, w którym faktycznie zbudowałeś działający raport, a nie takie, o którym tylko czytałeś.
Nie zawsze. Wiele stanowisk opiera się na SQL, Excelu i narzędziu BI. Python bardzo pomaga przy automatyzacji, czyszczeniu danych i analizach statystycznych, a jest wręcz konieczny, jeśli chcesz iść w stronę data science. Napisz szczerze, na jakim poziomie go znasz.
Nie, jeśli zawierają dane firmy lub jej klientów. Opisz zamiast tego sytuację i wynik w wartościach względnych, a do portfolio przygotuj projekty na danych publicznych. Analityk, który dba o poufność, buduje w ten sposób zaufanie już na etapie rekrutacji.
Stawka zależy od branży, skali danych, poziomu samodzielności i tego, czy oprócz raportowania zajmujesz się modelowaniem i automatyzacją. Najbardziej podnoszą ją zaawansowany SQL, znajomość Pythona i umiejętność rozmowy z biznesem. Konkretne widełki sprawdzaj w aktualnych ogłoszeniach dla swojego miasta.
Tak, to jedna z najskuteczniejszych ścieżek. Znajomość procesu i danych firmy jest trudna do zdobycia, a narzędzi można się nauczyć. W CV wyeksponuj raporty i analizy, które robiłeś w poprzedniej roli, nawet jeśli formalnie nie miałeś stanowiska analityka.
Tak, przykład na tej stronie jest napisany po polsku pod polski rynek: SQL, Excel, Power BI, raportowanie dla biznesu, portfolio projektów i klauzula RODO. Możesz go wypełnić własnymi danymi w kreatorze i pobrać jako PDF przyjazny systemom ATS.
Warto przeczytać

Porady o CV i rozmowie kwalifikacyjnej

Porady

Jak dopasować CV do oferty pracy w 10 minut

Instrukcja krok po kroku z podziałem na minuty: jak w 10 minut dopasować CV pod konkretną ofertę, wykorzystać słowa kluczowe z ogłoszenia i niczego nie zmyślać. Z przykładem przed i po dla przedstawiciela handlowego B2B.

Czytaj → ATS

System ATS - co to jest i jak przygotować CV pod ATS

Jak rekruterzy pracują z aplikacjami w ATS, czy „robot” naprawdę odrzuca CV, jakie systemy są popularne w Polsce i co zrobić, żeby Twoje CV zostało znalezione

Czytaj → AI

CV z AI: stwórz CV w Claude lub ChatGPT przez MCP

Jak napisać CV z ChatGPT lub Claude w zwykłej rozmowie - i dostać nie tekst w czacie, tylko gotowy dokument z szablonem, układem i PDF

Czytaj →
Podobne zawody

Wzory CV dla innych zawodów

→

Programista
→

Tester oprogramowania
→

Księgowa
→

Specjalista ds. marketingu
Stwórz CV →