¿Cómo se sostiene tu currículum para un puesto de Analista de Datos?
Pega una oferta de Analista de Datos y tu currículum. Obtén la puntuación, los huecos y lo que realmente comprueban los filtros ATS para este puesto.
"Excel avanzado" sin SQL es la brecha más común en currículums de analista — la mayoría de las ofertas ya tratan SQL como base, no como bono. Más frecuente aún es un currículum lleno de reportes y dashboards sin señal de qué cambiaron.
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Lo que piden las ofertas de este puesto
- SQL
- Excel / Google Sheets
- Python (pandas)
- Tableau / Power BI / Looker
- Pruebas A/B
- Estadística
- Dashboards
- ETL
- Limpieza de datos
- Reportes a stakeholders
- Definición de KPI
- Análisis de cohortes
- Pronósticos
Errores comunes en currículums de este puesto
- "Excel avanzado" sin SQL — la mayoría de roles de analista dan por hecho SQL como base, y su ausencia se lee como brecha.
- Viñetas que listan reportes creados, no decisiones que cambiaron — "construí un dashboard semanal" no dice si alguien lo usó.
- Sin mención de limpieza de datos, que suele ser la mayor parte del trabajo real y una señal fuerte de rigor.
- Vocabulario estadístico ausente (significancia, intervalo de confianza, cohorte) incluso cuando el trabajo claramente lo implicó.
- Nombres de herramientas sin escala ni frecuencia — "usé Tableau" no dice si fue un gráfico único o un dashboard diario para dirección.
Débil vs. fuerte
Débil Creé dashboards para seguir el rendimiento de ventas.
Fuerte Construí un dashboard en Looker que reveló un pico de abandono regional del 15 %, impulsando una campaña de retención que recuperó 180.000 $ en ARR.
Qué significa "acreditar" para este puesto
Un requisito respaldado es la decisión o cifra derivada del análisis, no el análisis en sí. "Creé dashboards" respalda que existe un dashboard. "Revelé un pico de abandono del 15 %, campaña recuperó 180.000 $ en ARR" respalda el hallazgo, la acción y el resultado — lo que realmente evalúa una decisión de contratación.
Un vistazo más de cerca a los requisitos que más importan
- SQL
- SQL se asume cada vez más en vez de pedirse explícitamente — su ausencia se lee como brecha. Nombrar la complejidad (joins entre varias tablas, funciones de ventana) evita que se pierda dentro de "herramientas de datos".
- Pruebas A/B
- Las ofertas con experiencia de experimentación suelen filtrar si se entiende grupo de control y significancia estadística, no solo si viste correr un test alguna vez.
- Reportes a stakeholders
- Esta anforme pregunta si puedes traducir un hallazgo para alguien que no lee SQL — invisible en el análisis mismo, visible solo si describes audiencia y acción resultante.
- Python (pandas)
- Las ofertas que nombran pandas explícitamente suelen distinguir entre automatizar trabajo de Excel y solo hacer clic en una interfaz. Nombrar escala — filas, complejidad de joins — separa esto de una simple mención de biblioteca.
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