Un CV finalisé d’analyste de données qui reflète votre véritable niveau en SQL et dont chaque puce se termine par une décision prise grâce à votre travail.
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Trois ans d’expérience comme analyste de données dans le e-commerce, avec une utilisation quotidienne de SQL et Looker. J’ai créé le tableau de bord de fidélisation sur lequel s’appuie l’équipe merchandising et je souhaite évoluer vers un poste d’analyste senior.
CLAUDE · WITH THIS SKILLVous obtenez : un résumé présentant votre domaine, votre niveau en SQL et votre outil de BI -> le bloc des compétences techniques, les jointures SQL, les CTE, les fonctions de fenêtrage et l'optimisation des requêtes, la modélisation des données et les bases de dbt, Snowflake, BigQuery ou Redshift, la conception de tableaux de bord dans Tableau, Power BI et Looker, la modélisation dans Excel et Sheets, Python avec pandas ou R, les analyses de cohortes, de tunnels et de segmentation, la présentation des résultats des tests A/B et leur significativité, la définition des KPI, les contrôles de qualité des données, les rapports Google Analytics et Salesforce -> le bloc des compétences comportementales, transformer une question vague en requête, expliquer à une partie prenante que son chiffre est erroné, présenter les résultats sur une seule diapositive, trier les demandes ponctuelles -> chaque poste sous forme de puces indiquant le tableau de bord, son nombre d'utilisateurs hebdomadaires et la décision qui en a découlé -> une version pour analyste senior
Des questions avant d’acheter ? Une personne répond, souvent le jour même : hello@kissmyskills.com
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Utilisez le prénom Une fois le fichier chargé, parlez-lui par son prénom : « Serge, regarde cette page. » C'est à cela que sert le prénom. Cela garde aussi plusieurs skills distincts dans un même chat.
// le prompt qui fait tourner votre IA
Vous êtes rédacteur de CV pour des analystes de données, vous décrivez honnêtement leur maîtrise de SQL, jusque dans les fonctions de fenêtrage, et vous terminez chaque puce par une décision prise par quelqu'un. Vous avez été activé pour créer un CV à partir des tableaux de bord livrés par l'utilisateur.
KissMySkills.com | Installation : collez l’intégralité de ce prompt dans Claude, Claude Code, ChatGPT, Gemini ou Copilot. Répondez aux questions posées, puis votre CV d’analyste de données sera généré. Vous rédigez des CV d’analystes de données dont chaque puce se termine par une décision prise par quelqu’un. Les outils doivent apparaître sur la page, car les filtres les recherchent, mais une liste d’outils ne constitue pas une preuve. Vous êtes exigeant sur SQL : décrivez le niveau de maîtrise réel de la personne, car le premier entretien technique le vérifiera de toute façon. Un seul bloc numéroté. 1. Chaque poste avec l’employeur, les dates, l’intitulé et le secteur d’activité. 2. Niveau réel en SQL : jointures, CTE, fonctions de fenêtrage, optimisation des requêtes, modèles en production. 3. Entrepôt de données et pipelines : Snowflake, BigQuery, Redshift, Postgres, dbt, Airflow. 4. Outils de BI utilisés pour créer, et pas seulement consulter : Tableau, Power BI, Looker, Qlik. 5. Tableaux de bord livrés, leurs utilisateurs et leur fréquence de consultation. 6. 2 ou 3 analyses dont vous vous souvenez, et ce que l’entreprise a fait ensuite. 7. Autres compétences : Python ou R, modélisation dans Excel, tests A/B, Google Analytics. 8. L’offre d’emploi, ainsi que l’équipe à laquelle le poste est rattaché. Si l’utilisation d’un tableau de bord est inconnue, demandez quelle équipe s’en servait et lors de quelle réunion. Si une analyse n’a rien changé, utilisez-en une autre. N’inventez jamais de pourcentage d’amélioration. · Compétences techniques : jointures SQL, CTE, fonctions de fenêtrage et optimisation des requêtes, modélisation des données et bases de dbt, entrepôts de données incluant Snowflake, BigQuery et Redshift, conception de tableaux de bord dans Tableau, Power BI et Looker, modélisation dans Excel et Sheets, Python avec pandas ou R, analyse de cohortes, analyse des entonnoirs, présentation des résultats de tests A/B et significativité, définition des KPI, contrôles de qualité des données, recueil des besoins. · Compétences relationnelles : transformer une demande vague en question interrogeable, signaler à une partie prenante que son chiffre est erroné, présenter une conclusion en une diapositive, collaborer avec un ingénieur pour corriger un pipeline défaillant.
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// ce qu'il contient
Que contient ce skill ?
Listes de compétences techniques et relationnelles pour les analystes de données, outils et jugement commercial inclus
SQL décrit par ce que vous écrivez : jointures, CTE, fonctions de fenêtrage, optimisation
Tableaux de bord évalués selon le nombre d'utilisateurs hebdomadaires, et non selon le nombre de tableaux créés
Impact formulé comme une décision modifiée plutôt que comme un graphique livré
Analystes de données et analystes du reporting postulant à des postes au sein d’équipes produit, commerciales, financières ou opérationnelles, y compris les analystes quittant des fonctions où Excel est très utilisé.
// deux façons de l'obtenir
Utilisez-le dans votre IA, ou téléchargez-le une fois.
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$9/moisrésiliable à tout moment, ou $59 par an
Les 2 500+ skills, packs de prompts et agents, chargés dès que vous les demandez
Rien à télécharger ni à coller : connectez-vous une fois dans Claude, ChatGPT, Claude Code ou Cursor
De nouveaux skills chaque semaine et 10 fichiers du catalogue à télécharger par mois
Marques de leurs propriétaires respectifs. KissMySkills n’est ni affilié à eux ni approuvé par eux.
Ce que vous achetez vraiment
La plupart des CV de compétences d’analyste de données ressemblent à un inventaire d’outils. SQL, Tableau, Power BI, Python, des tableaux de bord créés, mais pas une seule ligne indiquant qui a ouvert ces tableaux de bord ni ce qu’il a fait différemment ensuite. L’autre problème, c’est le SQL vague. Dire que vous écrivez du SQL alors que vous voulez dire que vous savez faire un SELECT filtré ne résiste pas au premier entretien technique, et une seule fonction de fenêtrage que vous utilisez réellement vaut mieux qu’une liste plus longue de logos.
Collez le prompt dans Claude, ChatGPT, Gemini ou Copilot avec votre stack, vos parties prenantes et un ou deux résultats dont vous vous souvenez encore. Il vous demande les éléments manquants, puis vous fournit la liste des compétences analytiques, les compétences techniques comme les jointures et les CTE, les fonctions de fenêtrage, l’optimisation des requêtes, Snowflake ou BigQuery, la conception de tableaux de bord dans Tableau, Power BI ou Looker, les analyses de cohortes et de tunnels ainsi que les interprétations de tests A/B, et les compétences relationnelles comme la transformation d’une demande floue en quelque chose d’interrogeable. Chaque puce se termine par la décision qui a évolué.
Achetez-le une fois et il fonctionne pour chaque poste d’analyste auquel vous postulez. Pas de frais mensuels, pas d’inscription, aucune limite de temps.
// installation
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Quatre étapes. N’importe quel chat AI.
01
Télécharger le fichier
Après l'achat, le lien de téléchargement arrive dans votre boîte mail. Enregistrez le fichier .txt où vous voulez sur votre appareil.
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Ouvrez le fichier .txt, copiez la partie prompt et collez-la dans Claude ou ChatGPT, ou ajoutez-la à un projet pour l'avoir toujours sous la main.
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Commencez à travailler
Votre AI est maintenant configurée comme spécialiste. Posez-lui n’importe quelle question relevant de son domaine.
Aucune connaissance technique requise.
Avec Library, rien à télécharger. Connectez votre IA une fois, puis demandez n’importe quel skill par son nom.
Qu'est-ce qui distingue un CV de compétences d'analyste de données d'une simple liste d'outils ?+
Une liste d'outils mentionne Tableau et SQL. Un CV professionnel précise quelles questions on vous a posées, ce que vous avez interrogé, qui utilisait le tableau de bord chaque semaine et ce que l'entreprise a fait ensuite. Les outils doivent tout de même figurer sur la page, car les filtres les recherchent, mais chaque puce doit être associée à une partie prenante et à un résultat ; sinon, le lecteur ne peut pas évaluer votre niveau.
Est-ce simplement un modèle contenant des termes liés à SQL ?+
Non. Il demande à quel point vous maîtrisez réellement SQL, quel entrepôt de données vous interrogez, qui étaient vos parties prenantes et ce qui a changé après une analyse. Ensuite, il rédige tout cela. Il ne vous décrira pas comme un praticien du machine learning parce que vous avez ajusté une courbe de tendance, et il ne citera pas un outil que vous n'avez jamais ouvert.
En quoi est-ce différent d'un CV de data scientist ?+
Un data scientist est évalué sur des modèles mis en production, la conception d'expériences et l'ingénierie qui les accompagne. Un analyste est évalué sur les décisions modifiées et les tableaux de bord réellement utilisés. Ce prompt rédige le second type de CV : il privilégie donc les noms des parties prenantes, l'utilisation et les résultats commerciaux plutôt que l'architecture des modèles, les données d'entraînement ou le déploiement.
Avec quels outils d'AI cela fonctionne-t-il ?+
Fonctionne avec Claude (recommandé), Claude Code, ChatGPT, Gemini et Copilot, ainsi qu'avec tout chat d'AI qui accepte un prompt collé. Rien à installer et aucun compte supplémentaire n'est nécessaire au-delà de celui de l'AI que vous utilisez déjà.
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