“Un bon projet data ne se résume pas à “Machine Learning” : il relie un besoin métier, des données, une méthode d'évaluation et un résultat compréhensible.”
Un CV data science destiné à une alternance doit rendre visible toute la chaîne du projet, pas uniquement le modèle. Les référentiels Apec et France compétences décrivent un socle cohérent : préparer et qualifier les données, construire puis évaluer des modèles, anticiper leur mise en production et communiquer les résultats aux équipes métiers. Pour chaque projet, précise le problème traité, la provenance et la taille du jeu de données, les opérations de préparation, la méthode choisie, la métrique d'évaluation et le livrable produit. N'ajoute un outil ou un résultat que si tu peux l'expliquer et le défendre en entretien.
Ce guide croise deux référentiels professionnels publics consultés le 28 août 2026. Le corpus documentaire compte 2 sources ; il sert à identifier les grandes familles de missions, pas à mesurer la fréquence des mots dans les offres. Les exigences exactes restent celles de l'annonce visée.
Relecture éditoriale : équipe éditoriale Matchaa. Les exemples chiffrés de cette page sont des modèles de rédaction à remplacer par tes propres résultats.
Cette page vise la modélisation, l'évaluation et le passage vers un usage opérationnel. Si l'offre porte surtout sur SQL, tableaux de bord et reporting, le guide data analyst sera plus précis.
Le CV doit prouver que tu sais passer d'une question métier à un résultat exploitable : données préparées, choix méthodologique justifié, métrique adaptée et restitution. Une liste d'outils ne remplace pas cette démonstration.
Vérifie que SQL ou la gestion de bases de données apparaît lorsque l'offre le demande, et que tes projets ne commencent pas directement au modèle. La collecte, le nettoyage et la qualité des données font partie du métier dans les deux référentiels consultés.
Analyse ton CV tech / data — score ATS en 30 secondes
Gratuit, sans inscription. Vois exactement quels mots-clés manquent dans ton CV.
Le modèle nomme le niveau d'études, le cas d'usage, les outils, l'ordre de grandeur des données, la méthode d'évaluation et le livrable. Remplace chaque élément par tes informations réelles et ajoute une métrique uniquement si tu peux préciser comment elle a été calculée.
Présenter uniquement la phase de modélisation et oublier la collecte, le nettoyage, la qualité des données et la restitution.
Afficher une précision ou un score sans nommer la métrique, le jeu de validation, la baseline ni les limites du résultat.
Se déclarer “avancé” sur un outil sans fournir une preuve vérifiable dans une expérience, un projet ou un dépôt.
Pas des questions génériques. Des doutes réels que les étudiants ont en préparant leur candidature.
Vérifie d'abord que ton CV est lisible par le logiciel utilisé et cohérent avec l'offre, avant la relecture humaine.
Score ATS gratuit