Expert data

Data analysts

1/ Participer à la structuration et au développement de l’expertise data analyse chez ***. Être référent sur cette expertise pour les managers et consultants en mission et en avant-vente, ce qui inclut : Connaissance des techniques et méthodologies d’analyses les plus fréquemment utilisées sur le coeur d’expertise de ***. Connaissance des langages les plus fréquemment utilisés (SQL, Python…). Connaissance des outils clés (bases de données, plateformes clouds, outils de visualisation…). Suivre et capitaliser sur les nouvelles tendances de l’expertise. Définir, créer et délivrer les éléments manquants à nos programmes de formations et nos méthodologies. Suivre et reporter sur le développement de l’expertise. 2/ Réaliser des missions auprès de nos clients, en tant qu’expert Data Analyst intégré à une équipe multidisciplinaire OU en tant qu’encadrant de data Analysts et Data Scientists. Dans ce cadre, vous serez à intervenir sur les tâches suivantes : A/ Préparation et traitement des données. Cartographier et auditer les données existantes. Analyser la qualité d’un set de données et proposer des solutions de nettoyage et de redressement. Réconcilier différentes sources de données pour répondre aux questions métiers. / Analyse: Traduire une question métier en un processus d’exploration des données. Réaliser des analyses ad-hoc pour répondre à des problématiques business ponctuelles. Prendre du recul sur ses propres résultats et leur signification métier (impact de l’ensemble des indicateurs statistiques classiques - moyenne, variance…). Concevoir des tableaux de bord, reportings et conclusions d’analyse adaptés aux divers interlocuteurs métier. Documenter les analyses réalisées et assurer la traçabilité des résultats obtenus. Structurer et réaliser les recettes fonctionnelles et techniques dans le cadre des projets. C/ Cadrage et gestion de projet: Préparer et animer des ateliers avec des interlocuteurs métiers et SI : recueil du besoin, formalisation de l’expression de besoin, définition des indicateurs clés. Identifier et comprendre la structure des sources de données, valider la pertinence et la qualité des données. Gérer le déroulement d’un projet data de bout en bout