Data analyst

Code : M1419

Domaine : Support à l’entreprise

Définition

Le Data Analyst ou analyste de données transforme les données en informations statistiques et techniques.
Collecte les données analytiques pour en extraire des tendances et des prévisions pour résoudre des problèmes
Collabore avec les équipes techniques et métiers pour comprendre les besoins en données
Présente les résultats des analyses sous forme de rapports ou de visualisations compréhensibles
Assure la qualité et l'intégrité des données utilisées dans les analyses par une veille technologique sur les avancées dans les outils
Participe à des projets de data science et d'intelligence artificielle pour améliorer les processus

Accès à l’emploi

Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac + 3 à Bac + 5 en informatique, mathématiques ou statistiques. Des compétences en analyse de données et en programmation sont généralement requises.

Centres d’intérêt

  • J'aime faire des découvertes
  • J'aime manier les chiffres
  • Je suis passionné / passionnée par les nouvelles technologies

Savoirs-être professionnels

  • Faire preuve d'autonomie
  • Faire preuve de rigueur et de précision
  • Organiser son travail selon les priorités et les objectifs

Contextes de travail

  • Possibilité de télétravail — Conditions de travail
  • Station assise prolongée — Conditions de travail
  • Travail en mode projet — Conditions de travail
  • Travail en journée — Horaires et durée du travail
  • Salarié secteur privé (CDI, CDD) — Statut d’emploi
  • Travailleur indépendant — Statut d’emploi
  • Clientèle d'entreprises — Type de bénéficiaire
  • Entreprises et milieux professionnels — Type de structure d’accueil
  • Organisme de formation — Type de structure d’accueil
  • Organisme public — Type de structure d’accueil

Compétences mobilisées

Data et Nouvelles technologies
  • Analyser, exploiter, structurer des données
  • Adapter les outils de traitement statistique de données
  • Assister une structure dans l'interprétation et l'analyse d'une étude
  • Collaborer avec des équipes pour intégrer des analyses
  • Gérer les bases de données et assurer leur intégrité
  • Evaluer l'efficacité des modèles de données
  • Utiliser des logiciels statistiques pour le traitement de données
  • Déterminer et développer les méthodes de recherche, de recueil et d'analyse de données
  • Développer des modèles prédictifs pour l'analyse de données
  • Formaliser les résultats d'une étude statistique de données
  • Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
  • Concevoir un plan d'analyse statistique : définir une méthode d'étude statistique (procédures de recueil et traitement des informations) pertinente et les outils logiciels d'analyse des données
  • Intégrer des produits Data dans les processus métiers
  • Savoir reconnaître les données sensibles pour la cybersécurité
  • Interpréter des résultats de campagne média
Stratégie de développement
  • Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des performances
  • Interpréter des résultats d'analyses pour des décisions stratégiques
  • Etablir des prévisions, des évaluations, des recommandations, des perspectives
  • Optimiser des processus d'analyse de données
  • Développer des tableaux de bord pour suivre les KPIs
Recherche, Innovation
  • Animer une démarche agile et innovante
  • Coordonner le déroulement d'une étude
  • Développer des algorithmes pour l'analyse de données
Développement commercial
  • Analyser des données pour identifier des tendances
  • Concevoir des modèles de détection des insights consommateurs
  • Elaborer, adapter une proposition commerciale
Organisation
  • Communiquer des insights clés aux parties prenantes
  • Optimiser l'utilisation des outils bureautiques
  • Réaliser une veille documentaire
  • Collecter et analyser des données, des informations
Communication
  • Utiliser l'anglais en contexte professionnel
  • Communiquer les résultats des études aux parties prenantes
Prévention des risques
  • Analyser et prévenir les risques
Gestion des Ressources Humaines
  • Manager la connaissance
Savoir-être professionnels
  • Faire preuve d'autonomie
  • Faire preuve de rigueur et de précision
  • Organiser son travail selon les priorités et les objectifs

Savoirs

Domaines d'expertise
  • Analyse de données client
  • Big data Analytics
  • Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle
  • Econométrie
  • Logiciels de gestion de base de données
  • Utilisation de logiciels statistiques
  • Analyse de données opérationnelles
  • Statistiques appliquées
  • MySQL
  • Programmation en Python
  • Conception de tableaux de bord de gestion
  • Machine Learning
  • Analyse de données programmatiques
  • Planification média
Normes et procédés
  • Suivi de la qualité des données
  • Principes de rédaction du plan média
Certifications et habilitations
  • Licence pro mention métiers du décisionnel et de la statistique
  • Licence mention informatique
  • Master mention mathématiques appliquées, statistique