CV voorbeeld data-analist (2026)
Wat maakt een data-analist-cv sterk? Concrete analyses die je uitvoerde, de tools die je gebruikt en de businessimpact van je inzichten. Vermijd vage beschrijvingen als "data-gedreven" — laat liever zien welke dataset je analyseerde, welke methode je toepaste en welk besluit eruit volgde.
Compleet cv als data-analist
Gebruik deze opbouw als startpunt. Voeg je eigen analyses, tools en businessresultaten toe.
Data-analist met 4 jaar ervaring in het vertalen van complexe datasets naar actionable business-inzichten. Sterk in Python (pandas, scikit-learn), SQL en Power BI. Ervaren in A/B-testing, predictive modelling en het automatiseren van rapportageprocessen. Gewend aan samenwerking met marketing, operations en finance.
- Bouwde Power BI-dashboard voor voorraadbeheer dat €1,2 miljoen aan overstock-kosten bespaarde.
- Ontwikkelde predictief model (Python/scikit-learn) voor klantverloop met 87% nauwkeurigheid.
- Automatiseerde 8 wekelijkse Excel-rapportages via Python-scripts, waardoor 12 uur per week werd bespaard.
- Adviseerde marketingteam op basis van A/B-testresultaten, wat conversie met 23% verhoogde.
- Analyseerde wervingsdata van 50.000+ kandidaten in SQL en visualiseerde trends in Tableau.
- Ontwikkelde KPI-dashboard voor directie dat maandelijks door 15 stakeholders werd gebruikt.
- Voerde statistische analyses uit (regressie, cohortanalyse) voor HR-strategiebeslissingen.
Google Data Analytics Certificate (2023) · Microsoft Power BI Data Analyst Associate (2022) · Kaggle Competitions (top 10% in 2 competities)
Dezelfde inhoud, twaalf stijlen
Kies de opmaak die past bij jouw beroep.
Bekijk alle stijlen op onze cv-templates pagina.
Een profiel dat wél werkt
Je profiel als data-analist moet laten zien dat je data kunt vertalen naar actie. Noem je primaire tools (Python, SQL, Power BI), het type analyses dat je uitvoert en een concreet voorbeeld van businessimpact. Vermijd buzzwords en focus op meetbare resultaten.
Ik ben een analytisch ingestelde professional met oog voor detail. Ik werk graag met data en ben op zoek naar een uitdagende functie waarin ik kan groeien.
Data-analist met 4 jaar ervaring in Python, SQL en Power BI. Bouwde voorraaddashboard dat €1,2M bespaarde. Ervaren in predictive modelling (87% accuracy) en A/B-testing voor marketing.
Meer tips? Lees onze gids voor het persoonlijk profiel.
Wat werkgevers zoeken bij data-analisten
Data-skills zijn alleen overtuigend met context. Noem niet alleen "Python" maar ook waarvoor (predictive modelling, ETL pipelines, statistische analyse). Combineer technische tools met domeinkennis — een analist die SQL kent én de business begrijpt is veel waardevoller.
Python & R
pandas, scikit-learn, matplotlib, NumPy — noem de libraries die je dagelijks gebruikt.
SQL & databases
PostgreSQL, BigQuery, Snowflake — beschrijf de omvang van de datasets die je bevraagt.
Visualisatie & BI
Power BI, Tableau, Looker — benoem welke dashboards je bouwde en voor wie.
Statistische analyse
A/B-testing, regressie, cohortanalyse — koppel de methode aan de business-vraag.
Predictive modelling
Classificatie, forecasting, clustering — noem de nauwkeurigheid en de impact.
Stakeholdercommunicatie
Vertaal technische inzichten naar actiepunten. Beschrijf voor wie je rapporteert.
Lees meer over welke vaardigheden je kunt noemen in onze vaardigheden-gids.
Zo beschrijf je werkervaring
Beschrijf per ervaring welke data je analyseerde, welke methode je toepaste en welke businessbeslissing eruit volgde. Gebruik concrete cijfers: "Analyseerde 2M transacties" klinkt sterker dan "verantwoordelijk voor data-analyse". De impact op omzet, kosten of efficiëntie maakt je cv onderscheidend.
- Bouwde Power BI-dashboard voor voorraadbeheer dat €1,2 miljoen bespaarde.
- Ontwikkelde predictief klantverloopmodel (Python) met 87% nauwkeurigheid.
- Automatiseerde 8 wekelijkse rapportages, waardoor 12 uur per week werd bespaard.
- Adviseerde marketingteam op basis van A/B-tests; conversie steeg met 23%.
- Analyseerde wervingsdata van 50.000+ kandidaten in SQL en Tableau.
- Ontwikkelde KPI-dashboard dat door 15 stakeholders maandelijks werd gebruikt.
- Voerde statistische analyses uit voor HR-strategiebeslissingen.
Gebruik actieve werkwoorden om je bullets krachtiger te maken.
Wel doen en niet doen
Koppel inzichten aan business-impact
"Dashboard bespaarde €1,2M" is sterker dan "Maakte dashboards". Recruiters zoeken impact, niet activiteit.
Vermijd "data-driven" als buzzword
Dit staat in elke vacature en elke sollicitatie. Bewijs het met concrete analyses en resultaten.
Noem specifieke tools en versies
"Python 3.11, pandas, scikit-learn" in plaats van "ervaring met Python". Specificiteit wint.
Geen Excel als hoofdvaardigheid
Excel is een basisvaardigheid. Noem het alleen als je Power Query, VBA of complexe modellen gebruikt.
Voeg een portfolio of GitHub toe
Kaggle-notebooks, dashboards of analyses op GitHub laten je vaardigheden concreet zien.
Overdrijf niet met AI-termen
"Machine learning" klinkt indrukwekkend, maar als je alleen lineaire regressie deed, noem het dan zo.
Controleer je cv met onze cv-checklist voordat je solliciteert.
CV klaar? Solliciteer direct
Recente vacatures voor data-analisten via Indeed.
Wat verdien je als data-analist?
Salarisindicatie op basis van cvcoach AI-analyse van 1527+ recente vacatures.
FAQ: CV als data-analist
SQL is een must, aangevuld met Python of R, en een BI-tool (Power BI of Tableau). Noem ook statistische methoden die je beheerst: A/B-testing, regressieanalyse, cohortanalyse. Wees specifiek over libraries en tools.
Focus op complexe Excel-vaardigheden: Power Query, Power Pivot, draaitabellen met grote datasets, VBA-macro's. Maar investeer ook in SQL en een BI-tool — dat is waar de markt naartoe beweegt.
Ja, zeer waardevol. Deel Kaggle-notebooks, GitHub-repositories of een persoonlijke website met analyses. Het laat zien dat je niet alleen tools beheerst, maar ook business-vragen kunt beantwoorden.
Bronnen en verder lezen
CV voorbeelden in ICT
Begin met je data-analist-cv
Vertaal je data-analyses naar concrete businessresultaten met de tips op deze pagina.