Le/la data analyst valorise l’ensemble des données d’une entreprise pour en faire un levier de création de valeur. Il/elle utilise notamment les données recueillies en masse (big data) pour réaliser les nombreux tableaux de bord nécessaires à différents services de l’entreprise (marketing, relations clients, production…). Il/elle est également en charge de construire des modèles statistiques pour éclairer les services opérationnels (segmentations clients ou analyses prédictives).
Extraction et structuration des données
* Extraire les données nécessaires à l’analyse (Web scraping, API…).
* Définir des règles de gestion de nettoyage des bases de données (formatage, suppression des doublons…).
* Définir des règles de gestion de structuration des différentes bases de données entre elles.
* Écrire et rédiger les spécifications d’automatisation des règles de gestion à la direction des systèmes d’information ou à la maîtrise d’ouvrage.
* Maîtriser la qualité des données tout au long de leur traitement.
Analyse et exploration des données
* Analyser les données : mettre en avant les corrélations, définir les valeurs aberrantes.
* Réaliser des tableaux de bord ou des outils de reporting industrialisés.
* Réaliser des tests statistiques sur les données.
* Construire et tester des modèles statistiques (régression, forêt aléatoire…).
* Déterminer ou construire les variables importantes à introduire dans les modèles statistiques.
Communication avec les équipes clientes
* Participer aux ateliers d’expression des besoins internes.
* Comprendre précisément les problématiques métiers et les traduire de manière analytique.
* Communiquer les résultats et les solutions avec les équipes métiers.
* Présenter les résultats des analyses grâce à des outils de data visualisation.
Veille technologique sur les outils d’analyse de données
* Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles d’analyse des données.
* Rechercher et expérimenter de nouvelles méthodes de modélisation et d’analyse des données.
* Sélectionner les nouveaux outils et techniques d’analyse des données.
Variabilité des missions
Les data analysts peuvent avoir la charge de la création de tableaux de bord, mais également la réalisation d’études statistiques plus poussées. C’est le cas dans le secteur de la banque et de la finance pour l’élaboration d’algorithmes prédictifs, l’analyse et la prévention statistique des risques économiques (impayés, crédits, placements, etc.).
Diplôme souhaité
* Formation de niveau Bac +3
o Licence en statistiques et traitement de l’information ou en datamining
* Formation de niveau Bac +5
o Diplôme d’école d’ingénieurs spécialisée en statistiques ou big data
o Master en statistiques, économétrie ou informatique décisionnelle (MIAGE…)
Compétences techniques
* Expertise en base de données et gestion de base de données (SQL/NoSQL)
* Maîtrise des tests et méthodes statistiques (segmentation, régression, forêt aléatoire…)
* Maîtrise des langages de programmation (Python, R, C++…)
* Maîtrise d’un outil de data visualisation (Tableau, Qlikview, PowerBI)
* Maîtrise des outils de fouille et analyse de données (Dataiku…)
* Maîtrise des systèmes d’exploitation (Unix, Windows…)
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