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.
Структура, з якою проходять скринінг у продукти і банки: стек, домен, A/B-тести і бізнес-ефект у грошах.
90% співбесід аналітика починаються з SQL. JOIN, віконні функції, оптимізація — рекрутер шукає ці слова в перші секунди.
«Знайшла сегмент, що давав 40% відтоку, — retention +8%» переконує сильніше за «готувала щотижневі звіти».
Публічний профіль Tableau Public або скриншоти Power BI у портфоліо доводять навички до першого дзвінка.
Банки і великі продукти фільтрують резюме автоматично: ключові слова текстом, без таблиць і колонок.
Приклад-орієнтир: беріть структуру і формулювання, підставляйте свої факти та цифри.
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.
Продуктова e-commerce компанія (маркетплейс, 500 тис. користувачів/міс)
Ритейл-мережа електроніки, м. Київ
Магістр, економічна кібернетика
Створи резюме в нашому AI-конструкторі та завантаж у потрібному форматі
Використати цей шаблон у конструкторі →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.
SQL + BI + Python/Excel + статистика + домен. Вказуйте глибину: «віконні функції, CTE, оптимізація запитів» каже більше, ніж просто «SQL».
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.
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.
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.
AI допоможе переформулювати ваші звіти й дашборди в бізнес-результати, які читають наймачі.
«SQL, Power BI, Python» є в кожному резюме. Різниця — в тому, що ви цими інструментами знайшли і скільки це принесло.
Звіт — не результат, а артефакт. Результат — рішення, ухвалене на основі звіту, і його ефект.
«Побудував 15 дашбордів» — і що змінилося? Один дашборд, який скоротив щотижневу нараду з 2 годин до 30 хвилин, вартий більше.
«Проводив A/B-тести» без слів про розмір вибірки і значущість — червоний прапорець для продуктової компанії.
Якщо основна робота була в Excel і SQL — так і пишіть. Python «для галочки» викривається першим же питанням про pandas.
Аналітик e-commerce, банку і геймдеву — різні профілі. Не вказати домен — значить програти кандидату, який «уже знає наші метрики».
