このテンプレートを使う
自分の経歴を追加して、このレイアウトを仕上げましょう。
履歴書例
このデータアナリストインターンの職務経歴書フォーマットは、サマリー、スキル、職務経験といった明確なセクションがデータアナリストインターンという特定の職務に合わせて調整されているため、ATS(採用管理システム)で効果的に機能します。SQL、Python、Tableauといった技術スキルを含めることで、関連ツールの習熟度を効果的に強調できます。さらに、動詞と定量的な成果を使用することで、ATSソフトウェアによるスキャン時に職務経歴書が際立ちます。
即時レジュメスコア
履歴書をアップロードして、ATSスコアと職種に合った実践的な改善点をすぐに確認できます。

履歴書を追加すると、無料のスコアと優先度順の修正案が表示されます。
各セクションを読みやすく、応募職種に合った内容にし、ATSにも伝わりやすくするための実践的なポイントです。
01
氏名 居住地(都道府県、市区町村) 電話番号 | メールアドレス LinkedInプロフィールURL | ポートフォリオURL(任意)
連絡先情報は、採用担当者が最初に目にするセクションです。簡潔かつプロフェッショナルに保ちましょう。メールアドレスは適切(例:[email protected])であることを確認してください。LinkedInプロフィールは、あなたのキャリアパスを包括的に理解するために含めましょう。ポートフォリオや個人ウェブサイトは、クリエイティブ、技術、デザイン系の職種に推奨されます。
プライバシーのため、番地まで記載した完全な住所は含めないでください。国によって特に要求されない限り、配偶者の有無、年齢、写真、社会保障番号などの個人情報は含めないでください。プロフェッショナルでないメールアドレスは使用しないでください。
連絡先情報を効果的にフォーマットするための明確な例をご覧ください。
山田 太郎 123-4567 東京都新宿区西新宿1-2-3 [email protected] github.com/aliciacode 独身、28歳
山田 太郎 東京都新宿区 (555)123-4567 | [email protected] linkedin.com/in/johndoe | yamada-taro.com
02
結果志向の[役割名]として、[経験年数]年の[主要スキル/業界]における経験を有し、[主要な実績]の実績を持つ。 [主要技術/スキル]に熟練しており、[対象業界/企業タイプ]に[具体的な価値]を提供することにコミットしている。
職務経歴書の要約は、あなたの「エレベーターピッチ」です。3~5文程度で、あなたの経験、主要スキル、主な実績を簡潔にまとめます。求人票のキーワードを盛り込み、求人ごとにカスタマイズしましょう。あなたがユニークである理由と、潜在的な雇用主にどのような価値をもたらすかに焦点を当ててください。
「新しいことを学び、キャリアを前進させるためのやりがいのある仕事を探しています」といった一般的な目標設定は避けましょう。採用担当者は、あなたが彼らに何をもたらすかを知りたいのであって、あなたが彼らから何を得たいかを知りたいのではありません。一人称代名詞(私、私の)は使用せず、簡潔かつインパクトのある記述を心がけましょう。
弱い目標設定と強い職務要約の比較。
目標:新しいことを学び、キャリアを前進させるために、データアナリストインターン職を探している勤勉な人物です。
小売データ分析と予測モデリングにおいて6ヶ月の経験を持つデータアナリストインターン。主要なトレンドとインサイトを特定するダッシュボードを開発し、営業チームに提供したことで、ターゲットマーケティング効率を20%向上させることに貢献。Python、SQLによるデータ抽出、クリーニング、Tableauなどの可視化ツールを活用。
03
技術スキル - 言語: [リスト] - フレームワーク: [リスト] - ツール: [リスト] ソフトスキル - [スキル1], [スキル2], [スキル3]
スキルを論理的にグループ化します(例: 言語、フレームワーク、ツール)。職務に関連する専門スキルに焦点を当てます。習熟度または関連性の順にスキルをリストします。ソフトスキルは、単なるリストではなく、職務経歴の箇条書きで示す方が効果的です。
面接で自信を持って使用できないスキルはリストしないでください。スキルを評価するために進捗バーやパーセンテージを使用することは避けてください(例: 「Java: 80%」)。これらは主観的であり、誤解されることが多いためです。特に要求されない限り、古い技術を含めないでください。
スキルの「やってはいけないこと」と「やるべきこと」を示す実践的な例
Javaのスキルレベルを85%と記載したが、面接でその詳細について自信を持って話すことができなかった。
PythonとSQLにおける高い習熟度について言及し、これらの言語を使用して複雑なデータ分析の問題をどのように解決したかの具体的な例を含めた。
04
役職名 | 会社名 | 場所 年月 – 年月 - 行動動詞 + 文脈 + 結果(定量化) - [プロジェクト]を主導し、[成果]を達成... - [チーム]と協力し、[機能]を実装...
これは職務経歴書の核となる部分です。逆年代順(最新のものから順)に記載してください。各箇条書きは力強い行動動詞で始めてください。単なる職務内容ではなく、達成したことと影響に焦点を当ててください。影響を数値化して示してください(金額、パーセンテージ、節約時間、影響を受けたユーザー数など)。昇進や責任の増加を示してください。
「~を担当」や「~を任された」のような受動的な言葉遣いは避けてください。日々のタスクをすべてリストアップせず、重要な貢献と測定可能な成果に焦点を当ててください。あなたの分野外の採用担当者が理解できない専門用語は避けてください。
職務経歴書のDo's and Don'tsを示す実践的な例
顧客からのフィードバックや売上記録など、さまざまなソースからのデータを分析し、傾向を特定する責任を負った。
複数のソース(顧客フィードバックおよび売上記録)からのデータを分析し、主要な傾向を特定した結果、解約率を10%削減した。
05
コンピューターサイエンス学士号 | サンフランシスコ州立大学 | サンフランシスコ、カリフォルニア州 2018年9月 – 2022年5月 - 関連科目: データ構造とアルゴリズム、データベースシステム、機械学習 - 表彰/受賞歴: 学長賞(2021年春学期) - GPA: 3.6
最も高い学位から順に記載してください。職務経験が豊富な場合は、学歴セクションは簡潔にしてください。GPAは3.5以上の場合、または最近卒業した場合のみ記載してください。関連する科目、学業プロジェクト、表彰、リーダーシップ経験を強調してください。
大学の学位がある場合は高校の詳細は記載しないでください。履修した全ての科目をリストアップすることは避け、最も関連性の高いものだけを選択してください。年齢差別が懸念される分野では、数十年前に卒業した日付は記載しないでください。
学歴の「やめるべきこと」と「やるべきこと」を示す実践的な例
文学士号 | どこでも大学 | どこでも市、アメリカ合衆国 2016年9月 – 2020年5月 - 主専攻: 英文学 - 履修科目: 現代詩入門、シェイクスピア悲劇、世界文学、創作文芸
コンピューターサイエンス学士号 | サンフランシスコ州立大学 | サンフランシスコ、カリフォルニア州 2018年9月 – 2022年5月 - 関連科目: データ構造とアルゴリズム、データベースシステム、機械学習
06
プロジェクト名 | 使用ツール/技術 - 作成したものとその目的を簡潔に説明 - 解決した具体的な課題を強調 - ポートフォリオやデモへのリンク(利用可能な場合)
プロジェクトは、実務経験が少ない場合やキャリアチェンジを考えている場合に、実践的なスキルをアピールするのに非常に有効です。可能であれば、ポートフォリオやデモへのリンクを含めましょう。問題解決能力や、応募職種に関連するツールを効果的に活用しているプロジェクトに焦点を当ててください。
単なるチュートリアルは、大幅に拡張しない限り含めないでください。時代遅れ、不完全、または応募職種に関連性のないプロジェクトは避けましょう。技術名を羅列するだけでなく、何を作成し、それがなぜ重要なのかを説明してください。
プロジェクトにおける「してはいけないこと」と「すべきこと」を示す実践的な例
フィルタリングやソートなどの基本的なデータ操作を行うPythonスクリプトを作成しました。プロジェクトに大きな価値をもたらさず、チュートリアルに忠実に従いました。
Jupyter NotebookとSQLスクリプトを使用して、営業レポート自動化システムを構築しました。これにより、財務チーム向けの週次サマリーが生成され、週あたり5時間の人的作業時間を削減しました。
この役割に関する一般的な質問と、履歴書でそれをどのように最適に提示するか。
SQL、PythonまたはR、Excel、データクリーニング、可視化、関連授業、インターン経験、データから示唆を出したプロジェクトを書きます。
授業課題、個人プロジェクト、ボランティア分析、インターン経験を使い、各箇条書きでデータ、ツール、行動、結果を示します。
事実であれば有効です。削減時間、レポート数、精度改善、ダッシュボード利用者数、分析レコード数などが使えます。
SQL、Python、Excel、Tableau、Power BI、ダッシュボード、データクリーニング、レポーティング、統計、探索的分析、データ可視化です。
数分で、6倍の面接を獲得することが証明された、ATS対応のカスタマイズされた履歴書を作成します。