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Ce qu’il faut savoir sur Pandas
Pandas est une bibliothèque open-source pour Python, conçue pour la manipulation et l’analyse de données. Très populaire dans le domaine de la science des données et du traitement des informations, Pandas offre des structures de données flexibles et puissantes, comme les DataFrames et les Series, permettant de gérer efficacement des données tabulaires ou structurées. Avec Pandas, il est possible d’effectuer diverses opérations, telles que le nettoyage des données, les transformations, l’analyse statistique, ou encore la visualisation simple. Elle prend en charge de nombreux formats de fichiers, comme CSV, Excel, JSON ou SQL, facilitant l’importation et l’exportation des données. Grâce à sa facilité d’utilisation, ses performances et ses fonctionnalités avancées, Pandas est un outil incontournable pour les scientifiques de données, les analystes et les développeurs, leur permettant de travailler rapidement avec des données complexes.
Data scientist expérimenté (H/F) – e-Santé – Toulouse

Dans le cadre d’un projet stratégique mené pour un acteur innovant du secteur e-santé, nous recherchons un·e Data Scientist expérimenté pour accompagner la migration de données Excel vers un environnement automatisé sous R et Python. Vous interviendrez au sein d’une équipe engagée, portée par une ambition forte : améliorer les parcours de soins à domicile grâce à la donnée structurée et accessible. 🎯 Vos missions -Migrer des tableaux Excel hétérogènes vers des scripts de traitement de données automatisés sous R et/ou Python -Nettoyer, structurer, fiabiliser et industrialiser les jeux de données existants -Mettre en place des modèles d’analyse facilitant la prise de décision médicale ou organisationnelle -Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers (ingénierie clinique, produit, support) pour comprendre les besoins et adapter les solutions -Documenter vos travaux pour garantir la maintenabilité et la compréhension métier -Participer à la gouvernance des données et aux bonnes pratiques DataOps 🛠️ Environnement technique Langages : Python (Pandas, NumPy, SciPy), R (ggplot2, dplyr, Shiny) Outils : Jupyter, RStudio, Excel, Power BI (souhaité), Git Bases de données : SQL, fichiers plats, CSV Méthodologie : Agile / Scrum Connaissances appréciées : santé numérique, RGPD, interopérabilité des données de santé (HL7, FHIR)
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Les métiers et les missions en freelance pour Pandas
Data scientist
Le/ La Data scientist utilise Pandas pour traiter et analyser de grandes quantités de données, réaliser des analyses statistiques et préparer des jeux de données pour des modèles de machine learning.
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Découvrir les offresData analyst
Le/ La Data analyst utilise Pandas pour extraire, nettoyer et analyser des données provenant de diverses sources afin de fournir des insights aux équipes décisionnelles et optimiser les performances.
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Découvrir les offresDéveloppeur·euse Python
Le/ La Développeur·euse Python utilise Pandas dans le développement d'applications qui nécessitent une gestion avancée de données, comme la création de rapports, la manipulation de bases de données ou l'intégration de systèmes de données.
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Découvrir les offresConsultant·e décisionnel / Business Intelligence (PowerBI, SAS, Tableau...)
Le/ La Consultant·e décisionnel / Business Intelligence (PowerBI, SAS, Tableau...) utilise Pandas pour transformer et préparer des données avant de les importer dans des outils de BI afin de créer des visualisations et des rapports décisionnels.
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