Tech · CV Data Analyst Junior
Data Analyst Junior.
Le CV de data analyst junior se joue sur le portfolio (GitHub, Tableau Public, Kaggle) bien plus que sur l'expérience pro — souvent inexistante en sortie d'école ou bootcamp. Le lead data filtre en 6 secondes : portfolio en ligne, SQL + Python visibles, projet final mené à terme.
Pourquoi ce CV se joue différemment
Le marché du junior data est saturé de profils reconvertis (bootcamps OpenClassrooms, DataScientest, Le Wagon, Jedha). Pour passer la barrière, ton CV doit montrer 2-3 projets aboutis avec dataset, méthodologie, et livrable visualisable. Sans portfolio, ton CV passe en dernière pile.
Compétences que les recruteurs cherchent
Hard skills
- · SQL (joints, GROUP BY, agrégats, CTEs)
- · Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)
- · Excel avancé (TCD, recherchev, Power Query)
- · Statistiques descriptives
- · A/B testing basique
- · Data visualization (Tableau Public, Power BI, Looker Studio)
- · Git pour versionner notebooks
- · Nettoyage de données (data wrangling)
- · Rédaction de synthèses (insights pour métier)
- · Bases ETL (compréhension d'un pipeline)
Soft skills
- · Curiosité business
- · Rigueur sur la qualité data
- · Communication des insights à des non-data
- · Esprit critique sur les chiffres
- · Capacité à apprendre vite
Outils
- · Excel + Google Sheets
- · Jupyter / Google Colab / VS Code
- · Tableau Public / Looker Studio
- · Git / GitHub
- · Notion / Confluence
Structure de CV à respecter
01
Titre clair
« Data Analyst junior — SQL / Python / Tableau » ou « Analyste data débutant — sortie DataScientest ». Précise outils + parcours.
02
Lien portfolio en haut
GitHub avec 2-3 notebooks aboutis, Tableau Public avec 1-2 dashboards, ou site perso. Sans lien, ton CV est lu en dernier.
03
Projets data (3 max)
Pour chaque projet : contexte (dataset utilisé, source), question business, méthode, insight ou livrable, lien cliquable obligatoire.
04
Formation + bootcamp
École, master, bootcamp (DataScientest, Le Wagon, Jedha, OpenClassrooms). Précise programme suivi + projet final.
05
Stages ou XP pertinente
Même hors data : stage marketing avec analyse Excel, mission asso avec dashboard. Mets en avant les missions où tu as touché de la data.
Bullets : avant / après
Projet bootcamp
Faible
J'ai fait un projet de data analysis en bootcamp.
Fort
Projet final DataScientest — analyse churn bancaire (dataset Kaggle 10K clients, SQL + Python pandas + Tableau) — segmentation 4 personas à risque, recommandations marketing, repo GitHub avec README complet et dashboard public.
Stage avec data
Faible
J'ai fait un stage où j'ai utilisé Excel.
Fort
Stagiaire marketing scale-up SaaS (4 mois) — analyse trafic web + tunnel conversion (Google Analytics + SQL Snowflake), 3 dashboards Looker Studio livrés, identification d'un drop-off page paiement, +6% conversion après correction.
Side project
Faible
J'ai fait un side project data.
Fort
Side project — analyse 12K avis Trustpilot d'une marque retail (scraping + Python NLP basique + Tableau) — détection des 8 sujets de friction récurrents, article Medium publié 2K vues, repo public 28 stars.
Erreurs qui coûtent l'entretien
Pas de portfolio en ligne
→ GitHub vide en sortie de bootcamp = signal très négatif. 2-3 notebooks publics avec READMEs sérieux sont obligatoires.
Bullets vagues sur les projets
→ Précise dataset utilisé, taille, méthode, insight, livrable. Sans détail, le lead data ne peut pas évaluer ton niveau.
SQL juste mentionné sans détail
→ « SQL » seul = mou. Précise « SQL (joints, agrégats, CTEs, fenêtres) ». Le lead data filtre dessus.
Pas d'exemple de communication d'insight
→ Un analyst sans capacité de communication = data scientist raté. Cite au moins un projet où tu as présenté un insight à un public non-data.
Fourchettes salariales France
Junior
32–42 K€ brut (Paris) / 28–36 K€ (province) — premier poste
Confirmé
n/a — passage à data analyst senior 3-5 ans XP
Senior
n/a — voir fiche data-analyst-senior
Scale-ups (Doctolib, Aircall, Mirakl, Qonto) : 35-45 K€ junior. Cabinets data (Artefact, Reech, BeOps) : 32-42 K€ junior. Big 4 / Big tech analytics : 36-46 K€ junior. Grand groupe : 30-38 K€ junior, plus stable. Reconvertis bootcamp : -10% en moyenne vs école d'ingé.
Mots-clés ATS à intégrer
Les ATS scannent ces termes. Si ton CV n'en contient aucun, il passe sous le radar — même si tu es qualifié.