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Ce qu’il faut savoir sur Data analysis
Data analysis (ou analyse de données) est le processus d'examen, de transformation et d'interprétation de données brutes pour en extraire des informations utiles, repérer des tendances et soutenir la prise de décision. Ce domaine est central dans de nombreux secteurs, comme la finance, le marketing, la santé ou les sciences. Le processus d’analyse de données comprend plusieurs étapes : la collecte des données à partir de diverses sources, leur nettoyage pour garantir leur qualité, leur exploration à l'aide d'outils statistiques, et leur visualisation pour en faciliter la compréhension. Les outils populaires pour l’analyse de données incluent Excel, Python (avec des bibliothèques comme Pandas et NumPy), R, et logiciels comme Tableau ou Power BI. Grâce à l'analyse de données, les organisations peuvent mieux comprendre leur environnement, anticiper les comportements, et optimiser leurs opérations. C’est une compétence clé dans l’ère des données, essentielle pour les scientifiques de données, les analystes métier et les décideurs.
Offre d'emploi
Tech Lead Databricks
Nous recherchons un Tech Lead Databricks pour rejoindre l’équipe Data en pleine expansion de notre client, leader dans le domaine de la maitrise des risques. Vous aurez la responsabilité d’assurer la conception et la mise en œuvre de solutions de data engineering et data science sur la plateforme Databricks, tout en assurant le leadership technique pour une équipe de développeurs et data engineers. MISSIONS Leadership technique Coacher une équipe de data engineers, data scientists, et développeurs travaillant sur la plateforme Databricks Mettre en place des bonnes pratiques de développement et veiller à la qualité du code (revues de code, tests unitaires) Conception et architecture Concevoir et implémenter des solutions techniques sur Databricks pour répondre aux besoins des équipes métiers (data analytics, data science) Définir des architectures évolutives et performantes pour l'ingestion, le traitement et l’analyse des données Participer à la modélisation de données Travailler en étroite collaboration avec les architectes, les équipes applicatives et équipes métiers pour définir des solutions adaptées Développement et intégration Développer des pipelines de données et des workflows de traitement de données dans Databricks Assurer l'intégration des solutions avec d'autres outils et systèmes (bases de données, systèmes de stockage, outils de BI) Participer au développement des tableaux de bord sous Power BI Optimisation des performances Identifier et résoudre les problèmes de performance dans les flux de données et l'architecture Mettre en place des mécanismes d'optimisation des coûts liés à l’utilisation de la plateforme Databricks Veille technologique et innovation Assurer une veille sur les nouvelles technologies et pratiques dans l’écosystème Big Data et Databricks Proposer des améliorations continues pour augmenter l’efficacité des processus et la qualité des données Accompagner et former les équipes IT aux bonnes pratiques ITIL
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