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Le ou la Data Analyst collecte, analyse et interprète les données pour fournir des insights utiles à la prise de décision. Ce métier consiste à transformer des données brutes en informations exploitables pour optimiser les performances d’une organisation. Le Data Analyst est souvent impliqué dans des projets variés tels que l’analyse des ventes, l’étude du comportement des clients, ou l’évaluation des campagnes marketing.
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201 résultats
Freelance

Mission freelanceBusiness Expert / AMOA Busines / Analystes Fonctionnel - PowerBI, MDM, Anglais obligatoire/sa

WorldWide People
Publiée le
Business Analyst
Microsoft Power BI

6 mois
400 €
Paris, France
Business Expert / AMOA Busines / Analystes Fonctionnel - PowerBI, MDM, Anglais professionnel obligatoire. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en tant que Business Analyst, Analyste Fonctionnel, AMOA Business, Business Expert ou Data Analyst. Profil orienté Business / Fonctionnel, avec une forte compréhension des référentiels et des flux de données. Client : domaine automobile Localisation : Paris, avec déplacement sur Poissy Anglais OBLIGATOIRE Durée : minimum 6 mois Responsabilités principales Analyse des référentiels et des données Réaliser un état des lieux des différents référentiels et des accès des partenaires B2B. Extraire et analyser les données provenant des différents référentiels sources. Vérifier la qualité et la cohérence des informations. Identifier les doublons, incohérences et données manquantes. Recommander et mettre en œuvre les corrections nécessaires. Construire et maintenir les fichiers de consolidation et de reporting. Analyse fonctionnelle et optimisation des processus Analyser les processus liés aux flux de données entre les différents systèmes. Identifier les points d'amélioration et proposer des optimisations. Analyser les besoins métier et leur impact sur les référentiels et les flux. Participer à la définition et à la documentation des règles métier. Master Data Management Vérifier et corriger les attributs clients. Définir les règles de regroupement des clients. Garantir la cohérence des identifiants entre les différents systèmes. S'assurer que les évolutions métier sont correctement prises en compte. Création et maintenance des structures Identifier les entités manquantes dans les systèmes. Gérer les demandes de création et de mise à jour. Suivre les demandes jusqu'à leur déploiement en production. Valider la cohérence des données nouvellement créées. Reporting et Data Quality Construire et maintenir les reportings de suivi. Produire des reportings Data Quality à partir des données disponibles. Utiliser SQL Services / Power BI pour le reporting. Travailler avec des bases de données Oracle. Aujourd'hui, l'activité repose principalement sur Excel ; aucun outil métier spécifique n'est requis. Coordination transverse Travailler avec les équipes Business et IT. Participer aux ateliers fonctionnels. Documenter les besoins, processus et règles métier. Suivre les anomalies et les demandes d'évolution.
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CDI

Offre d'emploiConsultant GO / Kubernetes

CAT-AMANIA
Publiée le
Go (langage)
Kubernetes

6 mois
40k-45k €
400-550 €
Levallois-Perret, Île-de-France
À propos de SparrowSparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe développe un environnement technologique de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source, afin de proposer des solutions robustes et capables de monter en charge. En intégrant des technologies de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes d'innover et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision grâce à l'IA. Elle permet notamment à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir dynamiquement avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du poste – Platform EngineerEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de la mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous participerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML & Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur leur priorité : exploiter la valeur des données. Vous travaillerez au sein d'une Squad multidisciplinaire comprenant notamment un Product Owner, un Lead, des développeurs Front-end/Back-end et des DevOps. Vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des outils et bibliothèques open source standards : Argo, MLflow, VS Code, etc. Faire évoluer l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement de données. Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD, les workflows de développement et les pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme, afin de garantir sa haute disponibilité et sa fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation afin d'accélérer leur travail et de leur permettre de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant de développer efficacement des fonctionnalités à grande échelle. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants et ressources, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien d'un haut niveau de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste se situe donc à l'intersection du Cloud Computing, de l'infrastructure Machine Learning et du Software Engineering. Stack techniqueLangages : Golang ; Python est un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit OS : Linux CI/CD : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Observabilité / Monitoring : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéCompétences et expériences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer ; le poste correspond à un niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle. L'équipe exploite elle-même les solutions qu'elle développe et accorde une importance particulière à leur fiabilité. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne maîtrise de Kubernetes On-Premise, l'ensemble des services et workloads fonctionnant sur Kubernetes au sein de plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Bonnes capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciéesExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailLe poste est basé dans un environnement Flex Office à Levallois-Perret ou Mérignac. Le télétravail régulier fait partie intégrante du mode de fonctionnement de l'équipe.
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Freelance

Mission freelanceData Engineer (H/F)

Cherry Pick
Publiée le
CloudBees
Data Lake
ETL (Extract-transform-load)

12 mois
Paris, France
En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de la mutuelle. Description 🚀 Contexte de la mission Au sein du pôle Data d'un grand groupe, vous intégrez l'équipe Datalake pour accompagner la structuration, l'intégration et l'exploitation à valeur ajoutée des données métiers. En tant qu'Ingénieur / Expert Data Engineer & Décisionnel (H/F), vous agissez en garant de l'accès qualitatif aux sources de données multiples. Vous assurez la maîtrise, la normalisation, le référencement et la qualification des données alimentant le Data Lake pour faciliter leur exploitation par les équipes décisionnelles, Data Analysts et Data Scientists, dans le strict respect de la gouvernance et de la réglementation. 🎯 Missions principales & Rôle 1. Intégration, Modélisation & Alimentation du Data Lake : Concevoir, développer et optimiser les flux d'alimentation et de transformation des données depuis des sources multiples et hétérogènes vers le Data Lake. Développer et maintenir des traitements ETL/ELT performants en s'appuyant sur SQL et la solution d'intégration XDI (Semarchy). Industrialiser et orchestrer les pipelines de données via CloudBees (Jenkins). 2. Qualité de la Donnée & Contrôle (Data Quality) : Assurer la supervision des flux d'intégration et vérifier la conformité des données entrantes (dédoublonnage, nettoyage, contrôle de cohérence et de complétude). Recetter la donnée en profondeur pour garantir des socles fiables et exploitables. Contribuer à la définition des politiques de gouvernance et à la structuration du cycle de vie de la donnée. 3. Documentation, Qualification & Recette : Rédiger les spécifications techniques détaillées des flux et architectures de données. Elaborer les cahiers de recette technique ainsi que les dossiers d'applications associés. Mettre à disposition des dictionnaires de données et documentations pour simplifier l'auto-service de la donnée. 🏁 Objectifs & Livrables Spécifications techniques détaillées des flux d'intégration et des pipelines de données. Cahiers de recette technique et comptes-rendus de qualification des données. Dossiers d'applications et documentations d'architecture/gouvernance data.
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CDI

Offre d'emploiDéveloppeur Python / ML OPS

CAT-AMANIA
Publiée le
Python

6 mois
40k-60k €
400 €
Levallois-Perret, Île-de-France
Sparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe dédiée développe un environnement de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source afin de fournir des solutions robustes et évolutives. En intégrant des capacités de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes de stimuler l'innovation et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision basée sur l'IA, notamment en permettant à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir de manière dynamique avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du posteEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de notre mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous contribuerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML et Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur l'essentiel : exploiter et créer de la valeur à partir des données. Vous travaillerez au sein d'une squad composée de différents profils : Product Owner, Lead, développeurs Front-end/Back-end et DevOps. Vos principales missions seront : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des bibliothèques et outils open source standards tels que Argo, MLflow, VS Code, etc. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement des données. Participer à l'amélioration des pipelines CI/CD, des processus de développement et des pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme afin de garantir une haute disponibilité et une forte fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation, accélérant leur travail et leur permettant de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant un développement efficace et scalable des fonctionnalités. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien de standards élevés en matière de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste offre l'opportunité de travailler à l'intersection du Cloud Computing, des infrastructures Machine Learning et du Software Engineering. Stack technique de l'équipeDéveloppement : Golang ; Python serait un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit Système : Linux CI/CD & repositories : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Monitoring / Observabilité : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéExpérience et compétences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s'agit d'un poste de niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle : l'équipe exploite elle-même ce qu'elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l'ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciées / bonusExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailBâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac. Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l'équipe. Ce que nous proposonsVous évoluerez dans un contexte international, avec des échanges avec des utilisateurs du groupe BNP Paribas sur des domaines techniques et fonctionnels variés et innovants. Vous serez amené(e) à communiquer et collaborer régulièrement avec de nombreuses parties prenantes issues : des métiers : Risques, Opérations, Marketing, etc. des équipes IT : Application Managers, Développeurs, Intégrateurs.
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Freelance

Mission freelanceChef de Projet IT & AMOA/Tech Data

SQLI
Publiée le
CoreData

6 mois
400-600 €
Île-de-France, France
Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur d'immobilier, je suis à la recherche d'un Chef de Projet IT & AMOA/Tech Data Contexte : Rattaché(e) au Responsable IT Data & CRM, le/la Chef de Projet a pour mission de devenir le relais opérationnel entre les équipes techniques (Data Engineering, Data Analytics, Développement, Produits) & les équipes Business. L'objectif du poste est de libérer du temps au responsable de l'équipe et les équipes opérationnelles IT, d'organiser et d'orchestrer les demandes, et de garantir une exécution fluide et de qualité sur les projets Data & CRM. Missions principales : Coordination & Pilotage des projets Data : • Assurer le pilotage opérationnel des projets Data & CRM (planning, suivi des actions, risques, statut). • Préparer en amont avec les équipes busines et en particulier Data, et coanimer les cérémonies Agile : préparation des sprints, cadrage, grooming, etc. • Prioriser les demandes en collaboration avec les équipes internes et les parties prenantes métier. • Garantir la bonne circulation de l'information entre les équipes business et techniques. AMOA – Cadrage & Accompagnement Métier : • Accompagner les équipes métier dans l'expression et la formalisation de leurs besoins. • Structurer et rédiger ou faire rédiger les User Stories, spécifications fonctionnelles et cas d'usage. • Vulgariser les problématiques techniques et aider les métiers à comprendre les impacts, contraintes et enjeux liés aux données. • Conduire des ateliers métiers pour affiner les objectifs, besoins et scénarios d'usage. Interface entre "tech" et "métier" : • Traduire les besoins métier en contraintes techniques claires et actionnables. • Expliquer les problématiques techniques de manière pédagogique aux non-techniciens. • Suivre et valider les développements avec les Data Engineers, Analysts et développeurs. Suivi de la qualité & amélioration continue : • S'assurer de la bonne qualité fonctionnelle et technique des livraisons. • Identifier les optimisations possibles sur les processus, outils et workflows. • Proposer des solutions innovantes, refuser le statu quo et challenger les pratiques existantes.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiBusiness Analyst Fonctionnel Senior

OMICRONE
Publiée le
Business Analysis
Microsoft Excel
Rédaction des spécifications fonctionnelles

1 an
40k-45k €
400-500 €
Île-de-France, France
Nous recherchons un Business Analyst Fonctionnel Senior pour une mission longue au sein d'un grand groupe du secteur bancaire. Localisation : Charenton-le-Pont (Île-de-France) Durée : 12 mois Expérience requise : 6 à 9 ans Contexte de la mission : Vous intégrerez une équipe RSE au sein d'une DSI et travaillerez en proximité avec les équipes métier, les Data Analysts et les équipes techniques. Principales missions : Recueillir, analyser et formaliser les besoins métier Rédiger les spécifications fonctionnelles et les user stories Définir les règles de gestion et les indicateurs de suivi Participer aux ateliers de conception Coordonner les échanges entre les métiers, la data et les équipes techniques Définir la stratégie de tests et rédiger les cahiers de recette Réaliser et piloter les tests fonctionnels Suivre les mises en production Accompagner les utilisateurs dans le déploiement des solutions Préparer les supports de formation et de communication Piloter de manière autonome des projets de petite taille Compétences recherchées : Expérience confirmée en Business Analysis fonctionnelle Très bonne maîtrise d'Excel Bonne maîtrise de SQL Expérience des projets SaaS Connaissances de base des enjeux RSE Capacité à gérer un projet de manière autonome Excellentes qualités relationnelles et rédactionnelles Capacité à travailler avec des interlocuteurs métier et techniques
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CDI

Offre d'emploiAnalytics Engineer – Power BI & GCP - Marseille

VISIAN
Publiée le
Data analysis
Data Engineering

Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur
Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiArchitecte Data

QUANTEAM
Publiée le
AWS Cloud
Databricks
Python

3 ans
Paris, France
Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.
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Les questions fréquentes à propos de l’activité d’un Data analyst

Quel est le rôle d'un Data analyst

Le ou la Data Analyst collecte, analyse et interprète les données pour aider une organisation à prendre des décisions éclairées. Son rôle est de transformer les données brutes en informations exploitables, en identifiant des tendances, des modèles et des insights pertinents.

Quels sont les tarifs d'un Data analyst

Le tarif d'un.e Data Analyst dépend de son expérience, de ses compétences techniques et du secteur d'activité. En tant que salarié.e, les salaires annuels varient entre 35 000 et 50 000 euros pour les profils débutants, et peuvent dépasser 70 000 euros pour les analystes expérimentés. En freelance, les tarifs journaliers se situent généralement entre 400 et 800 euros.

Quelle est la définition d'un Data analyst

Un.e Data Analyst est un.e professionnel·le spécialisé·e dans l’exploration et l’analyse des données pour en extraire des informations utiles. Il ou elle utilise des outils et des techniques d’analyse pour fournir des rapports, des visualisations et des recommandations permettant d’optimiser les performances d’une organisation.

Quel type de mission peut gérer un Data analyst

Un.e Data Analyst peut travailler sur des missions variées, telles que l’analyse des ventes, l’étude du comportement client, l’optimisation des campagnes marketing, la création de tableaux de bord interactifs ou encore la prévision des tendances grâce à des modèles statistiques. Il ou elle peut également participer à la collecte et au nettoyage des données pour garantir leur qualité.

Quelles sont les compétences principales d'un Data analyst

Les compétences clés incluent une maîtrise des outils d’analyse de données (Excel, SQL, Python, R), des compétences en visualisation (Tableau, Power BI, etc.), une excellente capacité d’interprétation et de communication des résultats, ainsi qu’une connaissance des méthodologies statistiques. La rigueur et l’attention aux détails sont également essentielles.

Quel est le profil idéal pour un Data analyst

Le profil idéal est analytique, curieux·se et doté·e d’un esprit critique. Il ou elle combine des compétences techniques solides avec une capacité à comprendre les enjeux business. Une formation en mathématiques, statistiques, informatique ou économie, complétée par une expérience pratique, est souvent recherchée. Des certifications en analyse de données ou en outils spécifiques sont également un atout.

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