Mission freelance Data Analyst
Lille (59)
CAT-AMANIA
Le poste Data Analyst
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Vous serez le garant de la qualité et de la cohérence des données pour nos tableaux de bord et audits.
Analyse & Modélisation : Concevoir des modèles de données (fichiers plats/CSV) à partir de sources variées et définir les règles de transformation et d'agrégation.
Reporting & Visualisation : Alimenter et optimiser les tableaux de bord sous Google / Looker Studio pour assurer un pilotage efficace.
Consolidation Internationale : Collecter, vérifier et uniformiser les données de formation issues de différents pays (gestion des UUID, formatage CSV standardisé).
Qualité & Documentation : Mettre en place des contrôles qualité rigoureux (audit, nettoyage), documenter les processus de transformation et maintenir le référentiel des règles de gestion.
Approche Analytique : Traduire les problématiques business en questions analytiques claires et proposer des recommandations actionnables.
Profil recherché
Vous êtes un(e) Business Analyst ou Chargé(e) de Data avec une forte appétence pour la "tuyauterie" de données et la qualité.
Hard Skills
Excellente maîtrise d'Excel / Google Sheets et de la manipulation de fichiers CSV. Expertise en Visualisation de données (Google / Looker Studio).
Expérience avec Databricks, SQL ou Python (pour l’automatisation & Data Flows). Capacité à gérer des modèles de données simples et efficaces.
Soft Skills
Rigueur absolue et souci du détail (Data Quality).
Esprit critique et résolution de problèmes. Aisance relationnelle pour échanger avec des interlocuteurs internationaux et techniques.
Outils
Tableau (Outil de Data Visualisation) :
Maîtrise des outils de dataviz pour préparer et présenter les données afin de faciliter la prise de décisions et la résolution de problématiques.
Capacité à tirer parti d'une plateforme analytique en libre-service, comprendre les avantages et les défis de la visualisation de données, et savoir partager les résultats via des tableaux de bord.
DataBricks (Plateforme Big Data/Data Science) :
Nécessite une compréhension des systèmes d'analyse et de traitement de données. Les compétences sont liées aux processus de qualité des données (collecte, caractérisation, nettoyage, contextualisation, catégorisation, corrélation, catalogage).
Aptitude à écrire du code efficace et pérenne, notamment pour l'analyse syntaxique des données et la collecte via des API.
CCube / Dataiku (Outils Data) :
Ces outils nécessitent généralement des compétences de Data Analyst ou Data Scientist, notamment la maîtrise de langages de programmation comme SQL, Python ou R.
Savoir manipuler et nettoyer efficacement de grandes quantités de données. Avoir des connaissances en techniques statistiques et en modélisation de données.
Anglais : Courant
Environnement de travail
Livrables Attendus
Modèles de données plats (CSV) documentés et validés.
Tableaux de bord Google / Looker Studio opérationnels. Fichier consolidé unique des données de formation respectant le standard défini. Documentation complète des mappings, règles de gestion et rapport d'avancement hebdomadaire. Votre
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