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Exemplo de currículo · atualizado em 2026-07-21

Analista de Dados
exemplo de currículo.

Um currículo de analista de dados deve explicar quem usou a análise e qual decisão mudou. Consultas e dashboards são saídas; uma história mais forte abrange qualidade dos dados, método analítico, pergunta do interessado e efeito operacional mensurável.

As afirmações abaixo no exemplo são material didático fictício. Copie a estrutura, nunca os fatos. Use apenas evidências que você possa defender numa entrevista.

Alinhe à descrição da vaga

SEU NOME

Analista de Dados · Cidade · email@example.com

Resumo profissional

Analista de dados com cinco anos de experiência apoiando equipes de produtos e operações com SQL, Python e relatórios em BI. Construiu definições métricas confiáveis, automatizou análises recorrentes e traduziu perguntas ambíguas em decisões que as equipes puderam executar. Confortável assumindo o trabalho desde a validação da fonte até a apresentação aos interessados.

Evidências selecionadas

  • Automatizou relatórios operacionais semanais com SQL e dbt, removendo 18 horas de trabalho em planilhas e fornecendo a 14 gerentes um conjunto métrico reconciliado.
  • Descobriu que uma queda no onboarding móvel estava concentrada em uma etapa de verificação; a correção de produto resultante elevou a conclusão de 58% para 72%.
  • Definiu métricas de receita, ativação e retenção com finanças e produtos, resolvendo seis definições conflitantes de dashboards antes do planejamento trimestral.

exemplar ilustrativo · substitua cada afirmação

01

Exemplo de resumo específico para a função.

Analista de dados com cinco anos de experiência apoiando equipes de produtos e operações com SQL, Python e relatórios em BI. Construiu definições métricas confiáveis, automatizou análises recorrentes e traduziu perguntas ambíguas em decisões que as equipes puderam executar. Confortável assumindo o trabalho desde a validação da fonte até a apresentação aos interessados.

Isso funciona porque nomeia o contexto da função, a maior abrangência e o tipo de trabalho que o candidato deseja seguir. Mantenha o seu entre duas ou três frases; remova adjetivos que a seção de experiência não possa comprovar.

02

Habilidades agrupadas para uma leitura rápida.

Análise

  • SQL
  • Python
  • Análise estatística
  • Análise experimental
  • Previsão

Sistemas de dados

  • PostgreSQL
  • BigQuery
  • dbt
  • Qualidade de dados
  • Governança métrica

Comunicação

  • Tableau
  • Power BI
  • Looker
  • Storytelling de dados
  • Descoberta com interessados

03

Quatro exemplos de itens com anotações.

Os números são exemplos fictícios. Substitua-os pela sua própria abrangência verificada ou escolha um resultado não numérico e verdadeiro.

  1. 1.

    Automatizou relatórios operacionais semanais com SQL e dbt, removendo 18 horas de trabalho em planilhas e fornecendo a 14 gerentes um conjunto métrico reconciliado.

    Por que funciona: Nomeia o stack, tempo economizado, público-alvo e melhoria na confiança.

  2. 2.

    Descobriu que uma queda no onboarding móvel estava concentrada em uma etapa de verificação; a correção de produto resultante elevou a conclusão de 58% para 72%.

    Por que funciona: Mostra análise levando a uma decisão de produto, mantendo o crédito da implementação compartilhado apropriadamente.

  3. 3.

    Definiu métricas de receita, ativação e retenção com finanças e produtos, resolvendo seis definições conflitantes de dashboards antes do planejamento trimestral.

    Por que funciona: Torna o trabalho de governança concreto e mostra por que importava.

  4. 4.

    Construiu verificações de anomalias em 24 tabelas fonte e reduziu o tempo para detectar cargas diárias quebradas de várias horas para menos de 15 minutos.

    Por que funciona: Demonstra propriedade da confiabilidade dos dados com um claro antes e depois.

04

Uma ordem de seções prática.

  1. 01

    Resumo profissional

  2. 02

    Habilidades técnicas

  3. 03

    Experiência

  4. 04

    Projetos analíticos selecionados

  5. 05

    Educação

Checklist ATS para esta função.

  • Declare dialetos de SQL e ferramentas de BI com precisão, mas priorize métodos analíticos e contexto de negócios da vaga.
  • Nomeie a decisão ou equipe atendida por cada dashboard em vez de listar apenas contagens de dashboards.
  • Inclua links para portfólio apenas quando o trabalho estiver anonimizado, permitido e compreensível sem contexto da empresa.

Erros comuns a remover.

  • Escrever apenas sobre consultas, dashboards e ferramentas sem decisão ou usuário.
  • Chamar relatórios descritivos de aprendizado de máquina para coincidir com uma palavra-chave.
  • Compartilhar dados confidenciais da empresa ou capturas de tela em um portfólio público.

Use suas evidências, não o exemplar

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