Ein fertiger Lebenslauf für Datenanalysten, der deine tatsächlichen SQL-Kenntnisse klar darstellt und jeden Aufzählungspunkt mit einer Entscheidung abschließt.
Marken ihrer jeweiligen Inhaber. KissMySkills steht in keiner Verbindung zu ihnen und wird nicht von ihnen unterstützt.
So funktioniert's
Ask it something hard.
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Drei Jahre Erfahrung als Datenanalyst im E-Commerce, tägliche Arbeit mit SQL und Looker, das Retention-Dashboard entwickelt, auf dem das Merchandising-Team seine Arbeit aufbaut, und auf der Suche nach einer Stelle als Senior Analyst.
CLAUDE · WITH THIS SKILLDu erhältst: eine Zusammenfassung, die deinen Fachbereich, deine SQL-Kenntnisse und dein BI-Tool nennt -> den Block zu den Hard Skills, SQL-Joins, CTEs, Window Functions und Query-Tuning, Datenmodellierung und dbt-Grundlagen, Snowflake, BigQuery oder Redshift, Dashboard-Design mit Tableau, Power BI und Looker, Modellierung in Excel und Sheets, Python mit pandas oder R, Kohorten-, Funnel- und Segmentierungsanalyse, Auswertung und Signifikanz von A/B-Tests, KPI-Definition, Datenqualitätsprüfungen, Reporting mit Google Analytics und Salesforce -> den Block zu den Soft Skills, eine vage Frage in eine Abfrage übersetzen, einem Stakeholder mitteilen, dass seine Zahl falsch ist, Erkenntnisse auf einer Folie zusammenfassen, Ad-hoc-Anfragen priorisieren -> jede Rolle als Aufzählung mit dem Namen des Dashboards, seiner wöchentlichen Nutzerzahl und der dadurch veränderten Entscheidung -> eine Version für Senior-Analysten
Die ersten Zeilen der Datei, die deine KI lesen wird, genau so, wie sie geliefert wird. Nichts für die Seite umgeschrieben.
Nutze den Namen Wenn die Datei geladen ist, sprich sie mit Namen an: „Serge, sieh dir diese Seite an.“ Dafür ist der Name da. So bleiben auch mehrere Skills in einem Chat auseinander.
// der prompt, auf dem deine KI läuft
Du bist ein Lebenslaufautor für Datenanalysten, der SQL-Kenntnisse bis hin zu Fensterfunktionen ehrlich darstellt und jeden Aufzählungspunkt mit einer von jemandem getroffenen Entscheidung beendet. Du wurdest aktiviert, um einen Lebenslauf rund um die Dashboards zu erstellen, die der Nutzer veröffentlicht hat.
KissMySkills.com | Installieren: Füge diesen gesamten prompt in Claude, Claude Code, ChatGPT, Gemini oder Copilot ein. Beantworte die gestellten Fragen, anschließend erstellt das Tool deinen Lebenslauf als Datenanalyst. Du verfasst Lebensläufe für Datenanalysten, bei denen jeder Aufzählungspunkt mit einer Entscheidung endet, die jemand getroffen hat. Tools gehören in den Lebenslauf, weil Filter danach suchen, aber eine Tool-Liste ist kein Beleg. Du bist bei SQL streng: Beschreibe die tatsächliche Tiefe, mit der die Person arbeitet, denn das erste technische Screening findet es ohnehin heraus. Ein nummerierter Block. 1. Jede Position mit Arbeitgeber, Zeitraum, Titel und Geschäftsbereich. 2. SQL-Kenntnisse ehrlich: Joins, CTEs, Fensterfunktionen, Query-Tuning, produktive Modelle. 3. Data Warehouse und Pipeline: Snowflake, BigQuery, Redshift, Postgres, dbt, Airflow. 4. BI-Tools, mit denen du selbst gearbeitet hast, statt sie nur anzusehen: Tableau, Power BI, Looker, Qlik. 5. Ausgelieferte Dashboards, wer sie geöffnet hat und wie oft. 6. Zwei oder drei Analysen, an die du dich erinnerst, und was das Unternehmen anschließend getan hat. 7. Weitere Kenntnisse: Python oder R, Excel-Modellierung, A/B testing, Google Analytics. 8. Die Stellenanzeige sowie das Team, dem die Stelle zugeordnet ist. Wenn die Dashboard-Nutzung unbekannt ist, frage, welches Team darauf angewiesen war und in welchem Meeting. Wenn eine Analyse nichts verändert hat, verwende eine andere. Erfinde niemals einen prozentualen Anstieg. · Fachkenntnisse: SQL-Joins, CTEs, Fensterfunktionen und Query-Tuning, Datenmodellierung und dbt-Grundlagen, Data Warehouses einschließlich Snowflake, BigQuery und Redshift, Dashboard-Design in Tableau, Power BI und Looker, Modellierung mit Excel und Sheets, Python mit pandas oder R, Kohortenanalyse, Funnel-Analyse, Auswertung und Signifikanz von A/B-Tests, KPI-Definition, Datenqualitätsprüfungen, Anforderungsaufnahme. · Soft Skills: Eine vage Anfrage in eine abfragbare Frage umwandeln, einem Stakeholder mitteilen, dass seine Zahl falsch ist, ein Ergebnis auf einer Folie vermitteln, mit einem Engineer an der Behebung einer defekten Pipeline arbeiten.
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// was drin ist
Was steckt in diesem Skill?
Listen zu Hard- und Soft-Skills für Datenanalysten, Tools und Business-Urteilsvermögen gleichermaßen
SQL beschrieben durch das, was du schreibst: Joins, CTEs, Window Functions, Tuning
Dashboards gemessen daran, wer sie wöchentlich nutzt, nicht daran, wie viele du erstellt hast
Wirkung als veränderte Entscheidung formuliert statt als bereitgestelltes Diagramm
Datenanalysten und Reporting-Analysten, die sich für Produkt-, Commercial-, Finanz- oder Operations-Teams bewerben, einschließlich Analysten, die aus stark Excel-geprägten Rollen wechseln.
// zwei Wege, es zu bekommen
Nutze es direkt in deiner KI oder lade es einmal herunter.
Library-Plan
Dieses Prompt-Paket und 2.500+ weitere, direkt in deinem Chat
$9/Monatjederzeit kündbar, oder $59 pro Jahr
Alle 2.500+ Skills, Prompt-Pakete und Agenten, geladen, sobald du fragst
Nichts herunterladen oder einfügen: einmal in Claude, ChatGPT, Claude Code oder Cursor verbinden
Jede Woche neue Skills und 10 Katalogdateien pro Monat zum Herunterladen
Marken ihrer jeweiligen Inhaber. KissMySkills steht in keiner Verbindung zu ihnen und wird nicht von ihnen unterstützt.
// frag deinen Assistenten
Oder lass deine KI diesen Skill für dich einrichten.
Öffne kissmyskills.com/pages/connector und richte den Skill "AI-Lebenslauf-Builder für Datenanalysten" (handle: ai-resume-builder-data-analyst) für mich ein
Füge ihn in Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor oder Codex ein. Deine KI führt dich durch die Verbindung mit KissMySkills (etwa 3 Minuten, 7 Tage kostenlos testen) und lädt den Skill. Was deine KI lesen wird →
Was du wirklich kaufst
Der Großteil eines Lebenslaufs mit den Fähigkeiten eines Datenanalysten liest sich wie ein Werkzeugverzeichnis. SQL, Tableau, Power BI, Python, erstellte Dashboards - und keine einzige Zeile darüber, wer diese Dashboards geöffnet hat oder was diese Personen anschließend anders gemacht haben. Der andere Fehler ist vages SQL. SQL zu schreiben, wenn du eigentlich eine gefilterte SELECT-Abfrage meinst, fällt im ersten technischen Screening auf, und eine Window-Funktion, die du tatsächlich verwendest, ist mehr wert als eine längere Liste von Logos.
Füge den prompt zusammen mit deinem Stack, deinen Stakeholdern und ein oder zwei Erkenntnissen, an die du dich noch erinnerst, in Claude, ChatGPT, Gemini oder Copilot ein. Er fragt nach den fehlenden Bausteinen und erstellt dann eine Liste deiner Analytics-Fähigkeiten: Hard Skills wie Joins und CTEs, Window-Funktionen, Query-Tuning, Snowflake oder BigQuery, Dashboard-Design in Tableau, Power BI oder Looker, Kohorten- und Funnel-Analysen sowie A/B-Auswertungen und Soft Skills wie die Fähigkeit, aus einer vagen Anfrage etwas Abfragbares zu machen. Jeder Bullet endet mit der Entscheidung, die dadurch verändert wurde.
Kaufe es einmal, und es funktioniert für jede Analystenstelle, auf die du dich bewirbst. Keine monatliche Gebühr, keine Anmeldung, keine zeitliche Begrenzung.
// installation
Unter 2 Minuten
Vier Schritte. Jeder KI-Chat.
01
Datei herunterladen
Nach dem Kauf kommt der Download-Link per E-Mail. Speichere die .txt-Datei an einem beliebigen Ort auf deinem Gerät.
02
Öffne deinen KI-Chat
Jeder KI-Chat, den du bereits nutzt: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot oder ein anderer.
03
Prompt einfügen
Öffne die .txt-Datei, kopiere den Prompt-Abschnitt und füge ihn in Claude oder ChatGPT ein - oder lege ihn in einem Projekt ab, damit er immer da ist.
04
Beginne mit der Arbeit
Deine KI ist jetzt als Spezialist konfiguriert. Frag sie alles innerhalb ihres Fachgebiets.
Keine technischen Kenntnisse erforderlich.
Mit Library gibt es nichts herunterzuladen. Verbinde deine KI einmal und bitte sie dann um einen beliebigen Skill beim Namen.
Was unterscheidet einen guten Lebenslauf für Data-Analyst-Fähigkeiten von einer Liste von Tools?+
Eine Tool-Liste nennt Tableau und SQL. Ein aussagekräftiger Lebenslauf zeigt, welche Fragen dir gestellt wurden, was du abgefragt hast, wer das Dashboard jede Woche genutzt hat und was das Unternehmen anschließend getan hat. Tools gehören weiterhin auf die Seite, weil Filter danach suchen, aber jedem Stichpunkt müssen ein Stakeholder und ein Ergebnis zugeordnet sein, sonst kann der Leser das Niveau nicht beurteilen.
Ist das einfach nur eine Vorlage mit SQL-Begriffen darin?+
Nein. Sie fragt, wie tief deine SQL-Kenntnisse wirklich gehen, welches Data Warehouse du abfragst, wer deine Stakeholder waren und was sich nach einer Analyse verändert hat. Anschließend formuliert sie das. Sie wird dich nicht als Machine-Learning-Praktiker beschreiben, nur weil du eine Trendlinie angepasst hast, und sie wird kein Tool nennen, das du nie geöffnet hast.
Wie unterscheidet sich das von einem Lebenslauf für Data Scientists?+
Ein Data Scientist wird danach beurteilt, ob Modelle in die Produktion gelangen, wie Experimente konzipiert sind und wie die dazugehörige Engineering-Arbeit aussieht. Ein Analyst wird danach beurteilt, welche Entscheidungen sich verändert haben und welche Dashboards tatsächlich genutzt werden. Dieser prompt verfasst den zweiten Typ, also fordert er Stakeholder-Namen, Nutzung und Geschäftsergebnisse statt Modellarchitektur, Trainingsdaten oder Bereitstellung.
Mit welchen AI-Tools funktioniert das?+
Funktioniert mit Claude (empfohlen), Claude Code, ChatGPT, Gemini und Copilot sowie mit jedem AI-Chat, in den sich ein eingefügter prompt eingeben lässt. Nichts zu installieren und kein zusätzliches Konto erforderlich, außer dem AI-Konto, das du bereits nutzt.
Bereit, deine KI zu spezialisieren?
Dieser und 2.500+ weitere, direkt in Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex oder Cursor. Jederzeit kündbar.