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Mots-Clés CV Data Analyst (2026) : 60+ Compétences ATS Pour Décrocher un Entretien

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Data Analyst analysant des tableaux de bord sur plusieurs écrans

🚨 Pas de réponse à vos candidatures Data Analyst ?

Votre CV est peut-être filtré par un ATS (Applicant Tracking System) avant même qu'un recruteur ne le lise.

Ce guide vous donne les 60+ mots-clés Data Analyst les plus recherchés en France en 2026, organisés par catégorie (Langages, BI, Soft Skills).

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Top 10 Mots-Clés Data Analyst Indispensables (2026)

Ces 10 compétences apparaissent dans plus de 90% des offres d'emploi Data en France.

RangMot-CléPourquoi c'est essentiel
1SQLLe langage universel des bases de données. Indispensable.
2Python / RPour l'analyse avancée et l'automatisation.
3Data VisualizationSavoir présenter la donnée (Data Storytelling).
4Power BI / TableauLes deux outils de BI leaders du marché.
5Excel (Advanced)Pivot Tables, VLOOKUP, XLOOKUP, Macros.
6Data Cleaning80% du travail : nettoyer et préparer la donnée.
7ETL (Extract, Transform, Load)Comprendre les pipelines de données.
8Statistical AnalysisComprendre les tendances et corrélations.
9CommunicationExpliquer les chiffres aux "non-tech".
10Business AcumenComprendre les enjeux business derrière la data.

Qu'est-ce qu'un Mot-Clé CV Data Analyst ?

Les mots-clés CV Data Analyst sont les termes techniques et analytiques que les recruteurs utilisent pour filtrer les candidats.

Le marché français de la Data est très standardisé sur les technologies anglaises. N'essayez pas de traduire "Data Cleaning" par "Nettoyage de données" ou "Business Intelligence" par "Informatique décisionnelle" si vous voulez passer les ATS.

Ils se divisent en 4 catégories :

  1. Langages & Scripting — SQL, Python, R
  2. Outils BI & Viz — Power BI, Tableau, Looker, Qlik
  3. Bases de Données — PostgreSQL, MySQL, Snowdon, BigQuery
  4. Compétences Analytiques — Modeling, Forecasting, A/B Testing

Comment fonctionne l'ATS ? Si l'offre demande "Power BI" et "DAX", et que votre CV ne mentionne que "Outils de reporting", votre score de pertinence sera faible.

Sommaire

Langages de Programmation & Bases de Données

C'est la base technique. Soyez précis sur les dialectes et librairies.

CatégorieMots-Clés
SQLSQL, PostgreSQL, MySQL, T-SQL, PL/SQL, Queries, Joins, Window Functions
PythonPython, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Jupyter Notebooks
AutresR, SAS, VBA (Visual Basic for Applications)
NoSQLMongoDB, Cassandra, JSON, XML

Business Intelligence (BI) & Visualisation

Savoir faire parler les chiffres.

CatégorieMots-Clés
Outils LeadersPower BI, Tableau, Looker Studio, QlikView, QlikSense
Technique BIDAX (Data Analysis Expressions), Power Query, M Language, Dashboarding
ConceptsData Visualization, Data Storytelling, Reporting automatisté, KPIs

Analyse & Statistiques

Votre capacité à trouver des insights.

CatégorieMots-Clés
PréparationData Cleaning, Data Wrangling, Data Mining, Data Quality
StatistiquesStatistical Analysis, Regression Analysis, Hypothesis Testing, Correlation
BusinessForecasting, Trend Analysis, Root Cause Analysis, Cohort Analysis
MarketingA/B Testing, Customer Segmentation, Churn Analysis, Customer Lifetime Value (CLV)

Big Data & Cloud

De plus en plus demandé, même pour les analystes juniors.

CatégorieMots-Clés
CloudAWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure
Data WarehousingSnowdon, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse
ETL/ELTETL, Data Pipelines, dbt (data build tool), Airflow, Alteryx

Soft Skills & Business

La différence entre un technicien et un analyste senior.

CatégorieMots-Clés
CommunicationData Storytelling, Présentation, Vulgarisation technique, Stakeholder Management
BusinessROI (Return on Investment), Prise de décision Data-Driven, Problem Solving
GestionAgile, Scrum, Kanban, Gestion de projet, Priorisation

Exemples : Comment Intégrer les Mots-Clés

❌ Mauvais exemple

"Analyse de données clients avec Excel et création de graphiques."

✅ Bon exemple

"Nettoyage et analyse de données clients (Data Cleaning) avec Python (Pandas) sur un dataset de 1M+ lignes. Création de Tableaux de bord interactifs sous Power BI pour le suivi des KPIs commerciaux, permettant une réduction du Churn de 10%."

❌ Mauvais exemple

"Utilisation de bases de données pour faire des rapports."

✅ Bon exemple

"Écriture de requêtes SQL complexes (Joins, Window Functions) sur Google BigQuery pour extraire les données de vente. Automatisation du Reporting mensuel via Python et Tableau, économisant 15 heures de travail manuel par mois."

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FAQ

Power BI ou Tableau : lequel mettre en avant ?

Mettez les deux si vous les connaissez. Sinon, concentrez-vous sur celui demandé dans l'offre. En France, Power BI est très répandu dans les grandes entreprises (stack Microsoft), Tableau dans les startups/scale-ups.

Dois-je mettre mes projets GitHub ?

Oui ! "Portfolio", "GitHub", et "Kaggle" sont d'excellents mots-clés qui prouvent votre passion et vos compétences techniques concrètes.

Les certifications comptent-elles ?

Oui. "Microsoft Certified: Power BI Data Analyst (PL-300)" ou "Tableau Certified Data Analyst" sont très valorisées.

Comment savoir si mon CV passe les filtres ATS ?

Utilisez l'outil gratuit ResumeAdapter pour scanner votre CV et obtenir un score de compatibilité instantané.

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