Secteurs professionnels : Banque - assurances, Commerce et distribution, Industrie pharmaceutique, Santé
Centres d'intérêt : J'aime jongler avec les chiffres, Je suis accro au numérique
Rattaché/e à la DSI (direction des systèmes d'information) d'une entreprise (e-commerce, banque, assurance...) ou d'une industrie (automobile, agroalimentaire, de cosmétiques...), le ou la data analyst exploite les big data (afflux massif de données) pour favoriser son fonctionnement et son développement (produits et services). Il ou elle prépare les données, les nettoie, les structure, rédige des règles d'automatisation de traitement, met au point des algorithmes, crée des tableaux de bord et de reporting, des modèles statistiques... qui serviront à améliorer la stratégie commerciale, à identifier les points forts et les faiblesses, dans le but de développer de nouveaux services et produits, voire de nouvelles opportunités de marché. Pour exercer, la maîtrise des bases de données (SQL/NoSQL), des tests et des méthodes statistiques (segmentation, régression, forêt aléatoire...), des langages de programmation (Python, R, C++...), des outils de data visualisation (Tableau, Qlikview, PowerBI) et de fouille et d'analyse des données (Dataiku...), des systèmes d'exploitation (Unix, Windows...), de l'environnement Hadoop... sont indispensables. Sans oublier des aptitudes pour communiquer, écouter, expliquer, synthétiser avec le souci de respecter les réglementations en termes d'exploitation et de protection des données personnelles.
5 ans pour préparer un master en statistiques et traitement de l'information ou datamining, marketing, mathématiques, économétrie, informatique décisionnelle un diplôme d'ingénieur en statistiques, en big data et intelligence artificielle...
