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Le ou la Data Analyst collecte, analyse et interprète les données pour fournir des insights utiles à la prise de décision. Ce métier consiste à transformer des données brutes en informations exploitables pour optimiser les performances d’une organisation. Le Data Analyst est souvent impliqué dans des projets variés tels que l’analyse des ventes, l’étude du comportement des clients, ou l’évaluation des campagnes marketing.
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Freelance

Data Analyst Power BI GCP

Groupe Aptenia

Contexte de la mission Notre client conçoit, finance, construit et gère des installations de production d'énergie verte en collaboration étroite avec les territoires et les entreprises. Nos équipes réalisent des projets sur mesure, performants et innovants, qui donnent tout son sens à la transition énergétique." L'équipe Data Office soutient toutes les directions (Finance, Exploitation, Asset Management, Construction...) dans la gestion et la valorisation de leurs données pour optimiser leur performance et automatiser des tâches. Elle est rattachée à la DSI globale. Objectifs / Enjeux Pour garantir le maintien et le développement des tableaux de bord métiers, nous recherchons un Data Analyst Power BI. Ses responsabilités incluent : Maintenir en condition opérationnelle (MCO) les tableaux critiques. Développer et mettre en production de nouveaux tableaux. Sensibiliser les métiers aux anomalies de données et améliorer leur qualité. Interactions : Équipe Data Office, directions métiers, experts (AWS, Dataiku, Power Platform…). Objectifs et livrables Activités principales MCO & Évolution : Assurer la pérennité et l’amélioration des tableaux en production. Qualité des données : Définir les règles métiers, identifier et corriger les anomalies. Développement : Concevoir des tableaux Power BI performants et adaptés aux besoins. Documentation : Consigner les évolutions, erreurs et retours métiers.

Démarrage Dès que possible
Durée 3 ans
TJM 400-450 €⁄j
Télétravail Télétravail partiel
Lieu Montpellier, Occitanie

Les questions fréquentes à propos de l’activité d’un Data analyst

Quel est le rôle d'un Data analyst

Le ou la Data Analyst collecte, analyse et interprète les données pour aider une organisation à prendre des décisions éclairées. Son rôle est de transformer les données brutes en informations exploitables, en identifiant des tendances, des modèles et des insights pertinents.

Quels sont les tarifs d'un Data analyst

Le tarif d'un.e Data Analyst dépend de son expérience, de ses compétences techniques et du secteur d'activité. En tant que salarié.e, les salaires annuels varient entre 35 000 et 50 000 euros pour les profils débutants, et peuvent dépasser 70 000 euros pour les analystes expérimentés. En freelance, les tarifs journaliers se situent généralement entre 400 et 800 euros.

Quelle est la définition d'un Data analyst

Un.e Data Analyst est un.e professionnel·le spécialisé·e dans l’exploration et l’analyse des données pour en extraire des informations utiles. Il ou elle utilise des outils et des techniques d’analyse pour fournir des rapports, des visualisations et des recommandations permettant d’optimiser les performances d’une organisation.

Quel type de mission peut gérer un Data analyst

Un.e Data Analyst peut travailler sur des missions variées, telles que l’analyse des ventes, l’étude du comportement client, l’optimisation des campagnes marketing, la création de tableaux de bord interactifs ou encore la prévision des tendances grâce à des modèles statistiques. Il ou elle peut également participer à la collecte et au nettoyage des données pour garantir leur qualité.

Quelles sont les compétences principales d'un Data analyst

Les compétences clés incluent une maîtrise des outils d’analyse de données (Excel, SQL, Python, R), des compétences en visualisation (Tableau, Power BI, etc.), une excellente capacité d’interprétation et de communication des résultats, ainsi qu’une connaissance des méthodologies statistiques. La rigueur et l’attention aux détails sont également essentielles.

Quel est le profil idéal pour un Data analyst

Le profil idéal est analytique, curieux·se et doté·e d’un esprit critique. Il ou elle combine des compétences techniques solides avec une capacité à comprendre les enjeux business. Une formation en mathématiques, statistiques, informatique ou économie, complétée par une expérience pratique, est souvent recherchée. Des certifications en analyse de données ou en outils spécifiques sont également un atout.

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