Створити резюме Увійти

Резюме аналітика даних 2026 — зразок із SQL, дашбордами і впливом на гроші безкоштовно

Антон Литвинов
Антон Литвинов Засновник AI Resume Master
in 𝕏
Опубліковано: 14.07.2026 Оновлено: 14.07.2026

Створіть резюме аналітика даних для продуктової компанії, ритейлу, банку чи аутсорсу. Покажемо, як подати стек (SQL, Power BI / Tableau, Python, Excel), A/B-тести і головне — вплив на бізнес у цифрах: знайдені точки втрат, зекономлені кошти, підняті конверсії. Аналітик, який пише в резюме лише інструменти, програє тому, хто пише, скільки грошей ці інструменти принесли.

Що знайдете

  • Приклад резюме data-аналітика
  • 3 PDF шаблони
  • Формула опису аналізу з бізнес-ефектом
  • 6 типових помилок
Створити резюме → 5 хвилин · AI-підказки · ATS-friendly
Готовий приклад

Готовий зразок резюме аналітика даних

Структура, з якою проходять скринінг у продукти і банки: стек, домен, A/B-тести і бізнес-ефект у грошах.

SQL на першому місці

90% співбесід аналітика починаються з SQL. JOIN, віконні функції, оптимізація — рекрутер шукає ці слова в перші секунди.

Бізнес-ефект, не звіти

«Знайшла сегмент, що давав 40% відтоку, — retention +8%» переконує сильніше за «готувала щотижневі звіти».

Дашборди як портфоліо

Публічний профіль Tableau Public або скриншоти Power BI у портфоліо доводять навички до першого дзвінка.

ATS-friendly

Банки і великі продукти фільтрують резюме автоматично: ключові слова текстом, без таблиць і колонок.

Ірина Шевчук

Data Analyst (SQL, Power BI, Python)
м. Київ
i.shevchuk.analytics@gmail.com
+380 96 428 15 73
linkedin.com/in/iryna-shevchuk-analytics

Профіль

Продуктова аналітикиня з 3 роками досвіду в e-commerce та ритейлі. Стек: SQL (PostgreSQL, BigQuery), Power BI, Python (pandas), GA4. Провела 25+ A/B-тестів; редизайн чекаута за моєю гіпотезою підняв конверсію з 2,1% до 2,6% (+4,2 млн грн виручки/рік). Знайшла сегмент із 40% відтоку — retention 3-го місяця виріс з 24% до 32%. Англійська B2.

Досвід

Product Data Analyst2024 — дотепер

Продуктова e-commerce компанія (маркетплейс, 500 тис. користувачів/міс)

  • Провела 25+ A/B-тестів воронки; 7 упроваджених змін дали сумарно +11% до конверсії в покупку
  • Знайшла в когортному аналізі сегмент (30% бази) з 40% відтоку; тригерна кампанія повернення підняла retention 3-го місяця з 24% до 32% (+1,8 млн грн повторних продажів за півроку)
  • Побудувала self-service дашборд у Power BI для 5 відділів: ad-hoc запити до аналітики скоротилися на 60%
Аналітик відділу продажів2022 — 2024

Ритейл-мережа електроніки, м. Київ

  • Автоматизувала щотижневу звітність (SQL + Power Query): 12 годин ручної роботи на тиждень — до 1 години
  • Виявила через ABC/XYZ-аналіз неліквідні запаси на 3,2 млн грн; розпродаж повернув 2,4 млн грн обігових коштів

Освіта

КНЕУ ім. Вадима Гетьмана2016 — 2022

Магістр, економічна кібернетика

Навички

SQL: CTE, віконні функції (PostgreSQL, BigQuery)Power BI, DAXPython: pandas, JupyterA/B-тести, стат. значущістьGA4, AmplitudeКогортний аналіз, retention, LTVExcel, Power QueryTableau (впевнено)

Сертифікати

  • Google Data Analytics Professional Certificate — 2022
  • Курс «Product Analytics», Projector — 2024
  • EF SET English B2 — 2023

Завантажити шаблон резюме

Створи резюме в нашому AI-конструкторі та завантаж у потрібному форматі

PDF
Класичний Створити
PDF
Сучасний Створити
PDF
ATS-friendly Створити
Використати цей шаблон у конструкторі →
Профіль

Профіль аналітика даних

Два-три речення: роки досвіду, домен (продукт, ритейл, фінанси, маркетинг), стек (SQL + BI + Python/Excel) і один результат із грошима або відсотками. Наймають не «людину, що знає Power BI», а людину, яка через Power BI знаходить втрачені гроші.

Уточніть тип аналітики: продуктова (метрики, A/B), маркетингова (канали, ROMI), фінансова (P&L, прогнози), операційна (логістика, запаси). Це різні вакансії з різними питаннями на співбесіді.

ПоганоАналітик даних. Знаю Excel, SQL, Power BI. Аналізую дані та готую звіти для керівництва.
ДобреПродуктова аналітикиня з 3 роками досвіду в e-commerce. Стек: SQL (PostgreSQL, BigQuery), Power BI, Python (pandas). Провела 25+ A/B-тестів; редизайн чекаута за моєю гіпотезою підняв конверсію з 2,1% до 2,6% (+4,2 млн грн виручки/рік). Англійська B2.
Порада
Кожен буллет перевіряйте питанням «і що?»: якщо після «побудувала дашборд» не йде «— і завдяки ньому...», буллет ще не готовий.
Навички

Навички аналітика даних

SQL + BI + Python/Excel + статистика + домен. Вказуйте глибину: «віконні функції, CTE, оптимізація запитів» каже більше, ніж просто «SQL».

Hard skills

  • SQL: JOIN, CTE, віконні функції, оптимізація (PostgreSQL, BigQuery, MS SQL)
  • Power BI: моделі даних, DAX, публікація і права доступу
  • Tableau / Looker Studio: дашборди для бізнес-користувачів
  • Python: pandas, matplotlib, Jupyter — очищення й дослідження даних
  • A/B-тести: дизайн, розмір вибірки, стат. значущість, підводні камені
  • Продуктові метрики: retention, LTV, конверсія воронки, когорти
  • Excel/Google Sheets: зведені таблиці, Power Query
  • GA4, Amplitude — продуктова веб- і mobile-аналітика
  • Статистика: розподіли, довірчі інтервали, кореляція vs причинність
  • AI-інструменти: генерація SQL-чернеток, перевірка і доведення руками

Soft skills

  • Переклад питання бізнесу в задачу з даними
  • Сторітелінг: висновок спочатку, деталі за запитом
  • Скепсис до красивих цифр: перевірка джерел і методології
  • Захист висновків перед стейкхолдерами
  • Пріоритезація ad-hoc запитів без зриву основної роботи
  • Уміння сказати «даних недостатньо для висновку»
  • Комунікація з інженерами щодо якості даних
  • Презентація для нетехнічної аудиторії
  • Допитливість: копати аномалію до причини
  • Англійська для документації і міжнародних команд
Досвід

Досвід аналітика даних

Формула: бізнес-питання + дані та інструменти + ваш аналіз + рішення, яке ухвалили за його результатами + ефект у грошах чи відсотках. Ланцюжок має доходити до бізнесу, інакше це технічна вправа.

A/B-тести описуйте чесно: скільки провели, скільки з них «не злетіло» — це нормально і викликає довіру. «25 тестів, 7 упроваджених змін, сумарний ефект +11% конверсії» — доросла подача.

Слабкий• Аналіз даних продажів, підготовка звітів та презентацій для керівництва.
Сильний• Проаналізувала когорти клієнтів у SQL і знайшла сегмент (30% бази), що давав 40% відтоку. Запропонувала тригерну кампанію повернення — retention 3-го місяця виріс з 24% до 32%, що дало +1,8 млн грн повторних продажів за півроку.
Що включати
Бізнес-питання · джерела даних та інструменти · що знайшли · яке рішення ухвалили · ефект: гривні, відсотки, зекономлені години.
Освіта

Освіта

Класична база — економіка, математика, соціологія чи комп'ютерні науки, але у 2026 вирішує портфоліо аналізів. Курси працюють, якщо після них залишилися проєкти на реальних даних, а не сертифікат про перегляд відео.

  • Вища освіта: економіка, прикладна математика, КН, соціологія
  • Google Data Analytics Professional Certificate (Coursera)
  • Курси з проєктами: Hillel, robot_dreams, LITS, Projector
  • SQL-практика: StrataScratch, LeetCode Database, DataLemur
  • Статистика: базовий курс + розуміння A/B-тестування
  • Англійська B1+ — для роботи з документацією і міжнародними командами
Увага
Не пишіть «Python» після одного курсу без практики: перше ж питання про pandas це викриє. Чесніше «Python (pandas) — навчальні проєкти, основний робочий інструмент — SQL».
Без досвіду

Аналітик без комерційного досвіду

Найкращий вхід — портфоліо з 2–3 аналізів на відкритих даних: продажі з Kaggle, відкриті дані Дії чи НБУ, статистика власного міста. Кожен аналіз — як робочий кейс: питання, дані, метод, висновок, рекомендація.

Друга траєкторія — аналітика на поточній роботі: бухгалтер, маркетолог чи логіст, який автоматизував звіти в SQL і Power BI, вже має досвід аналітики. Опишіть це в резюме мовою даних — і ви не «джуніор з нуля», а фахівець із доменом.

  • 2–3 проєкти на відкритих даних: питання → аналіз → висновок
  • Публічний профіль: Tableau Public, GitHub з Jupyter-ноутбуками
  • SQL до впевненого рівня: 100+ розв'язаних задач
  • Кейс з поточної роботи: автоматизований звіт, знайдена аномалія
  • Google Data Analytics або аналогічний курс із капстоун-проєктом

Готові написати резюме аналітика даних?

AI допоможе переформулювати ваші звіти й дашборди в бізнес-результати, які читають наймачі.

Створити резюме → Подивитись приклади
Помилки

Типові помилки

Інструменти без результатів

«SQL, Power BI, Python» є в кожному резюме. Різниця — в тому, що ви цими інструментами знайшли і скільки це принесло.

«Готував звіти для керівництва»

Звіт — не результат, а артефакт. Результат — рішення, ухвалене на основі звіту, і його ефект.

Дашборди без наслідків

«Побудував 15 дашбордів» — і що змінилося? Один дашборд, який скоротив щотижневу нараду з 2 годин до 30 хвилин, вартий більше.

A/B-тести без методології

«Проводив A/B-тести» без слів про розмір вибірки і значущість — червоний прапорець для продуктової компанії.

Роздутий Python

Якщо основна робота була в Excel і SQL — так і пишіть. Python «для галочки» викривається першим же питанням про pandas.

Без домену

Аналітик e-commerce, банку і геймдеву — різні профілі. Не вказати домен — значить програти кандидату, який «уже знає наші метрики».

Висновки

Висновки

Запам'ятати

  • SQL — перша навичка в списку
  • Кожен буллет доводити до грошей чи відсотків
  • A/B-тести з методологією і чесною статистикою
  • Дашборди — з наслідками для бізнесу
  • Домен (продукт, ритейл, фінанси) — явно
  • Портфоліо: Tableau Public або GitHub
Створити резюме →
FAQ

Поширені запитання

BI-аналітик — звітність і дашборди для бізнесу; продуктовий — метрики продукту, A/B-тести, поведінка користувачів; data analyst — парасольковий термін. Дивіться в текст вакансії і називайте себе так, як називає роль компанія: це перший фільтр рекрутера.
За даними DOU: junior — $600–1000, middle — $1500–2500, senior — $3000–4500. У банках і ритейлі вилки в гривні часто нижчі за продуктові IT-компанії, але вхід простіший. Знання Python і досвід A/B-тестів зсувають пропозиції вгору на 20–30%.
Power BI: він у більшості українських вакансій завдяки екосистемі Microsoft і ціні ліцензій. Tableau частіше в міжнародних продуктах. Принципи однакові, тому в резюме сильний хід: «Power BI (основний), Tableau (впевнено)».
Для входу — ні: 70% джуніорських вакансій закриваються SQL + BI + Excel. Для росту — так: очищення даних, автоматизація звітів і статистика в pandas відрізняють middle від junior. Вчіть після впевненого SQL, не замість.
Відтворіть тип аналізу на відкритих даних: той самий когортний аналіз — на публічному датасеті e-commerce з Kaggle. У резюме опишіть робочий кейс без цифр клієнта («знайшла сегмент із 40% відтоку»), а методологію покажіть у портфоліо.
AI вже пише SQL-чернетки і будує графіки, тому цінність зміщується до постановки питань, перевірки якості даних та інтерпретації. У резюме покажіть себе по правильний бік зсуву: «використовую AI для чернеток запитів, верифікую логіку і дані вручну, відповідаю за висновок».
Ваш домен — це фора. Бухгалтер знає фінансові дані, маркетолог — воронки й канали. Додайте до цього SQL і Power BI (3–6 місяців практики), переопишіть поточну роботу мовою даних — і подавайтеся на аналітичні вакансії у своєму ж домені, де новачок без домену вам не конкурент.
Корисні статті

Поради щодо резюме та співбесіди

Поради

Хобі у резюме: 30 ідей, що допомагають отримати співбесіду

Чому «читаю книги» не працює — і як правильно описати захоплення, щоб рекрутер запам'ятав

Читати → Помилки

20 помилок у резюме, яких слід уникати у 2026

Реальні причини, чому рекрутер не передзвонив — від помилок у датах до неправильного фото

Читати → Поради

50+ навичок для резюме 2026: hard, soft та приклади для професій

Практичний гайд — що писати у розділі «Навички», як відрізнити hard від soft і чому ATS іноді не бачить твій досвід

Читати →
Схожі професії

Приклади резюме для інших професій

→

Програміст
→

Тестувальник QA
→

Маркетолог
→

Економіст
Створити резюме →