Ejemplo de CV para Analista de Datos

Cómo hacer un CV de analista de datos que demuestre impacto en el negocio

El error más común en los CV de analista de datos es enumerar herramientas: SQL, Python, Power BI, Tableau. El gerente que contrata ya asume que las conoces; lo que quiere saber es qué decisión de negocio cambió gracias a tu análisis. Un analista que produce dashboards que nadie usa vale menos que uno que respondió una pregunta que le ahorró dinero a la empresa.

Qué busca el líder de datos o de negocio

• Impacto, no entregables. "Construí un dashboard" es un entregable. "Identifiqué la causa de la caída de recompra y el equipo ajustó la campaña" es impacto. Escribe siempre la consecuencia.
• SQL real. Es la habilidad más evaluada. Joins complejos, window functions, CTEs, optimización de consultas. Si te evalúan, será con SQL.
• Volumen y fuentes de datos. De dónde salían los datos (ERP, CRM, base transaccional, APIs), qué tan sucios estaban y qué hiciste para limpiarlos. La limpieza es el 70% del trabajo real.
• Visualización con propósito. Power BI, Tableau, Looker Studio. Pero lo importante es para quién era el dashboard y si lo usaron. Un dashboard sin usuarios es trabajo perdido.
• Comunicación con no técnicos. Saber explicar un hallazgo a un gerente comercial es tan valioso como saber calcularlo. Si presentaste resultados a dirección, dilo.

Errores que descartan un CV de analista de datos

• Lista de herramientas sin contexto. "SQL, Python, R, Power BI, Tableau, Excel, Spark" sin proyectos se lee como relleno. Menos herramientas con casos gana.
• Proyectos de curso sin adaptar. El dataset de Titanic o de flores iris no impresiona a nadie. Si son tus únicos proyectos, al menos aplícalos a una pregunta de negocio real.
• Sin resultados de negocio. Análisis que no llevó a ninguna decisión es un ejercicio académico. Muestra qué cambió.
• Confundir analista con científico de datos. Si no entrenaste modelos en producción, no lo insinúes. Son perfiles y salarios distintos y se detecta rápido.
• Portafolio sin explicación. Un repositorio con notebooks sin README ni conclusiones no se revisa. Cada proyecto necesita pregunta, método y hallazgo.

Palabras clave ATS para análisis de datos

Úsalas solo si son ciertas en tu caso; el filtro las busca, pero el reclutador las verifica en la entrevista.

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Si buscas tu primer puesto como analista de datos

Sin experiencia laboral, tu portafolio es tu CV. Pero no sirve cualquier portafolio: necesitas dos o tres proyectos con datos reales —públicos o de un negocio conocido— que respondan una pregunta de negocio concreta, no que apliquen una técnica. Cada uno con pregunta, fuente, limpieza, análisis, hallazgo y recomendación. Domina SQL por encima de todo: es lo que evalúan en la prueba técnica. Y si en tu trabajo actual, sea cual sea, hiciste reportes en Excel para tomar decisiones, eso es análisis de datos — escríbelo así.

Preguntas frecuentes