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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.
Data Analyst Senior Pricing
Analyse et interprétation des problématiques business Identifier et transposer les enjeux métier en plans d’analyse structurés et exploitables. Réaliser des analyses quantitatives complexes en s’appuyant sur SQL et Python. Traiter de larges volumes de données afin de détecter des tendances pertinentes. Garantir la précision et la rigueur technique des analyses produites par l’équipe Data Analyse. Gestion et qualité des données Assurer la collecte, le traitement, l’analyse et l’interprétation des données liées au pricing. Mettre en place des procédures garantissant la fiabilité et la qualité des données utilisées. Reporting et suivi des performances Concevoir et maintenir des tableaux de bord permettant le suivi des performances. Communiquer les résultats et recommandations à des parties prenantes stratégiques (Direction, COMEX).
Data/développeur Python confirmé

Nous recherchons un profil expérimenté data / développeur Python confirmé Expérience de 5 ans minimum sur des problématiques DATA (DATA Analyse / DATA Engineering / DATA Science) Capacité à interagir avec divers corps de métier impliqués dans la gestion de la DATA (métier, fonctionnel, techniques, réseaux et infrastructure) Capacité à évoluer dans un écosystème intégrant des technologies variées et systèmes anciens .. ... ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... ... ... ... ... ... ... ..... ... ... . . ... ... ...
Ingénieur devops support technico-applicatif

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'ingénierie et support technico-applicatif en production IT sur le périmètre des applications Data Analytics. Les missions sont : SUPPORT : -Creation du modele de support APS. -Organisation d'un support à l'international sur un modele Follow the sun - prise en charge du niveau 2 du support applicatif: diagnostic fonctionnel, coordination, gestion de la base de connaissance - Coordination avec les équipes de niveau 3 lorsque leur intervention est nécessaire - Ouverture des incidents d' infrastructure auprès des équipes de production - production des indicateurs de suivi opérationnels et de suivi des engagements de service et des tableaux de bords - Réalisation de la communication autour des incidents (à chaud en début et en cours d'incident si besoin, et à froid périodiquement sur des reportings) - Communication utilisateurs lors des opérations exceptionnelles (Mises en production ..) - Mise à jour de la base de connaissances permettant de capitaliser sur les incidents - Partage avec les niveaux de support L1 afin de favoriser leur autonomie ( animation instance, élaboration et mise à disposition d'arbres de décision) - Intéraction avec les équipes projets pour mise en place de plans d'actions correctifs pérennes - Participation à la recherche d'amélioration continue du fonctionnement l'équipe support ( process, rôles, livrables, outils )
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Data scientist
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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 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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