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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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Ingénieur Data - Transport H/F

Contexte mission :Dans le cadre de mise en place de nouveaux trains communicants, offrant des possibilités d'analyse des données de maintenance à distance, et des perspectives d'optimisation de la disponibilité, de la fiabilité et des coûts de maintenance. Vous intervenez dans le cadre du développement d'une application de télédiagnostic, et de la migration de certaines informations primordiales au bon déroulement de la maintenance corrective. Responsabilités :Intégré(e) à l'équipe spécialisée dans la migration et transformation de ces données, vous serez en charge de : Analyser la structure et le format des données issues de l'ancien système. Définir les règles de transformation et de mapping entre l'ancienne et la nouvelle base de données. Nettoyer et structurer les données pour assurer leur conformité aux exigences du nouveau système. Définir et exécuter des plans de tests pour valider la qualité des données après migration. Identifier et corriger les écarts entre les anciennes et les nouvelles données. Travailler en collaboration avec les équipes métiers pour valider la conformité des données migrées aux besoins fonctionnels. Développer en python pour faciliter quelques manipulations de transformation d'équations
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