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Retours aux métiers

Data Analyst : le spécialiste business d’une source de données

Le data analyst travaille en général sur un type spécifique de données issues d’une source unique et connue, qu’il analyse avec un regard marketing ou finance selon le secteur afin d’orienter les prises de décisions stratégiques de l’entreprise.

Il utilise les techniques statistiques et informatiques afin d’explorer, d’organiser, de synthétiser et de traduire les données brutes de l’entreprise, qu’elles soient issues des réseaux sociaux, du e-commerce, de l’internet des objets ou bien liées à ses clients, à ses produits, à ses propres performances, à son marché ou à sa concurrence. À partir de cette analyse menée à l’aval de la chaîne de traitement de la donnée, en collaboration avec le data scientist sur les aspects technico-scientifiques, le but du data analyst est de faciliter les prises de décision de l’entreprise lui permettant de prendre un avantage compétitif. Il définit notamment des indicateurs clés de performance (KPI) pour vulgariser et restituer ses résultats aux décideurs sous un format exploitable, notamment au travers de data visualisations.

Formation :

Ces profils, type écoles de commerce ou école d’ingénieur, peuvent également être des consultants free-lance.

– bac + 4 ou 5 en statistiques, informatique ou marketing ;

– formation big data.

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MOTS CLÈS
  • Stratégie business data driven
  • Analyse et data visualisation
AU QUOTIDIEN
  • Analyser les données pour les transformer en informations exploitables
  • Participe à la stratégie Data-Driven de l’entreprise
  • Créer et maintenir les bases de données de l’entreprise
  • Élaborer les critères de segmentation
COMPÉTENCES
  • Une certaine expertise en mathématiques et en statistiques
  • Maîtrise des bases de données (SQL)
  • Maîtrise des outils de visualisation (type Tableau, QlikView)
  • Sensibilité aux enjeux business
  • Esprit d’équipe, Communication, curiosité, rigueur, aisance rédactionnelle
DIAgramme de compétences
du data analyst
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Peut-on laisser un algorithme apprendre tout seul ?

A la différence de l’apprentissage supervisé, le contexte non supervisé est celui où l’algorithme doit opérer à partir d’exemples non annotés.

En savoir plus

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