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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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Les métiers et les missions en freelance pour Data analysis

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.

Data analyst

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.

Consultant·e décisionnel / Business Intelligence (PowerBI, SAS, Tableau...)

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.

Développeur·euse data (décisionnel / BI / Big Data / Data engineer)

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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