Vzor životopisu: dátový analytik

Dátový analytik je taký dobrý, aké dobré rozhodnutia vďaka nemu firma urobí. Vzor ukazuje, ako spojiť nástroje s výsledkami: čo ste analyzovali a čo sa potom zmenilo.

Použiť tento vzor → Otvorí sa v editore, všetko si prepíšete. Zadarmo.

Ukážka — osoba aj firmy sú vymyslené.

Texty zo vzoru, ktoré môžete použiť

Profesijný súhrn

Dátová analytička so 4 rokmi praxe v e-commerce. Tvorím reporty v Power BI pre 60 používateľov a v SQL a Pythone analyzujem dáta o 2 miliónoch objednávok ročne. Moja analýza nákupného košíka pomohla zvýšiť priemernú objednávku o 9 %.

Dátová analytička — Nakupto s.r.o.

Sada reportov v Power BI pre obchod a marketing, 60 aktívnych používateľov
Analýza nákupného košíka v Pythone — odporúčanie produktov zvýšilo priemernú objednávku o 9 %
Automatizácia týždenného reportu: zo 6 hodín ručnej práce na 10 minút

Junior analytička — Poisťovňa Dunaj a.s.

SQL dopyty nad dátami o poistných udalostiach, podklady pre úpravu cenníka
Čistenie a kontrola dát z 3 interných systémov
Modely v Exceli na odhad škodovosti

Zručnosti

SQL (PostgreSQL, MS SQL) · Power BI, DAX · Python — pandas, scikit-learn · Štatistika a A/B testy · Excel, Power Query

Nástroje zoraďte podľa toho, čo naozaj používate

Recruiter aj ATS hľadajú konkrétne nástroje z inzerátu. Uveďte ich prehľadne a s úrovňou:

SQL — takmer vždy povinné, napíšte aj databázy,
BI nástroje — Power BI, Tableau, Looker Studio,
programovanie — Python (pandas), R,
Excel — Power Query, kontingenčné tabuľky,
dátové sklady — BigQuery, Snowflake, ak s nimi pracujete.

Analýza má zmysel, až keď sa niečo zmení

Pri každej väčšej analýze opíšte reťazec: otázka, analýza, rozhodnutie, výsledok. Napríklad:

„Analýza odchodov zákazníkov — nový vernostný e-mail znížil odchody o 12 %.“
„Automatizácia reportu — vedenie má čísla v pondelok ráno namiesto v stredu.“
„A/B test košíka — o 4 % viac dokončených objednávok.“

Pridajte portfólio: GitHub, verejný dashboard alebo projekt z otvorených dát. Firemné dáta vždy anonymizujte.

Časté chyby

Výpočet nástrojov bez výsledkov. „Power BI, SQL, Python“ má každý druhý uchádzač. Rozhoduje, čo ste s nimi dosiahli.
Dôverné dáta v portfóliu. Skutočné tržby alebo dáta klientov do ukážok nepatria.
Zámena analytika a dátového vedca. Prečítajte si inzerát. Ak chcú strojové učenie, napíšte, čo z neho ovládate.

Časté otázky

Ako sa dostať k dátovej analýze bez praxe?

Pripravte 2–3 projekty z otvorených dát, napríklad zo Štatistického úradu SR alebo data.slovensko.sk, a dajte ich na GitHub alebo ako verejný dashboard. Doplňte kurz SQL a Power BI. Silná je aj analytická práca v súčasnej pozícii, napríklad reporty v Exceli.

Mám v životopise uvádzať konkrétne čísla firmy?

Dôverné údaje nie. Používajte percentá a pomery, napríklad „priemerná objednávka +9 %“ namiesto absolútnych tržieb.

Musí dátový analytik vedieť programovať?

SQL áno, takmer vždy. Python alebo R sú výhoda a pri seniornejších pozíciách často požiadavka.