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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.
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Développeur Data H/F

Pour quel poste ? Vous êtes actuellement un spécialiste data et vous souhaitez continuer à évoluer dans votre parcours de développeur ? Nous avons la mission qu'il vous faut. Nous recrutons actuellement un Développeur data ou une développeuse data, en CDI pour l'un de nos clients situés à Montpellier. Missions principales : La mission consiste à construire les services de la plateforme décisionnelle (cubes, restitutions, portail de diffusion …), de développer et d’industrialiser les indicateurs nécessaires au pilotage de la performance économique et managériale des directions métiers. Activités : • Modéliser les bases de données permettant de répondre aux besoins identifiés • Développer les traitements d’import de données et de flux avec l’ETL Microsoft SQL Server SSIS • Développer les indicateurs en respectant les règles de gestion émises • Optimiser et fiabiliser les traitements • Intégrer les dimensions et les mesures dans les cubes SSAS • Exécuter les tests de bout en bout • Respecter les délais de livraisons.
Développeur Backend Python - Environnement IA

Contexte du Projet Notre client développe une solution basée sur l’IA générative pour optimiser les interactions et le traitement d’informations dans un environnement sécurisé. Cette plateforme conversationnelle vise à améliorer les outils métiers de différentes entités régionales. Initialement conçue pour un nombre restreint d’utilisateurs, elle a progressivement été déployée à grande échelle, atteignant aujourd’hui plusieurs milliers d’utilisateurs. Objectifs • Formation et Adoption : Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des nouvelles fonctionnalités et des évolutions du système. • Optimisation des Outils : Identifier les axes d’amélioration grâce à l’IA générative dans des domaines variés tels que l’analyse de données, la gestion documentaire et la relation client. • Développement et Déploiement : Construire et intégrer de nouveaux cas d’usage pour améliorer la performance et l’expérience utilisateur.
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Data scientist
Le/ La Data scientist analyse des données complexes pour en extraire des tendances, concevoir des modèles prédictifs, et fournir des insights exploitables pour orienter les décisions stratégiques.
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Le/ La Data analyst effectue des analyses détaillées des données pour répondre à des questions spécifiques, créer des rapports et visualiser des résultats afin de soutenir les décisions opérationnelles.
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Le/ La Consultant·e décisionnel / Business Intelligence (PowerBI, SAS, Tableau...) utilise des outils d’analyse et de visualisation pour transformer les données brutes en informations claires et exploitables par les équipes métiers.
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Le/ La Développeur·euse data (décisionnel / BI / Big Data / Data engineer) conçoit des pipelines de données, nettoie et prépare des ensembles de données pour des analyses avancées et développe des solutions adaptées aux besoins en données.
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