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Retours aux métiers

Expert Data Visualisation : le data storyteller de l’entreprise

Ce spécialiste data, attaché à une entreprise, est capable d’exploiter les données de l’entreprise et de les mettre dans un contexte simplifié de visualisation pour en explorer le sens et les impacts.

Grâce à un choix judicieux d’organisation spatiale, de liaisons entre les données, de couleurs, de formes, l’expert en data visualisation met en scène des données complexes, les rend intelligibles, plus accessibles dans le but de les présenter à des acteurs sans expertise technique. Ce profil a deux facettes : celui d’un expert d’outils de data visualisation faisant du reporting et du storytelling sur les données, ou bien celui d’un développeur qui crée des applications de data visualisation que ce soit en intranet, sur le web, sur des applications mobiles ou encore sur papier. Grâce à son travail sur les interfaces, cet expert permet également aux équipes opérationnelles d’y voir plus clair dans leurs données en posant les bonnes questions, et d’identifier de nouvelles pistes d’analyse en explorant les données sous un nouveau jour. Il doit être capable de choisir les visualisations les plus pertinentes et susceptibles d’apporter le moins de biais. Ces profils peuvent évoluer à terme vers le métier de data scientist au sens large.

Formation :

– développeurs front end & back end.

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MOTS CLÈS
  • Mise en scène des données
  • Nouveau service fonctionnel de l’entreprise
AU QUOTIDIEN
  • Développer et concevoir des outils de data visualisation selon les enjeux business de l’entreprise
  • Mettre en place des applications pour restituer de larges jeux de données
COMPÉTENCES
  • Maîtrise des outils de visualisation comme Tableau, QlikView, Microsoft Power BI, Excel
  • Pour les développeurs web : Javascript, D3.js, Angular.js, Django, html, CSS
  • Pour ceux qui développent les applications de A à Z, technologies de type Node.js, Java
  • Curiosité, créativité, sensibilité au design, autonomie, aptitude au travail en équipe, rigueur
Diagramme de compétences
de l'expert data visualisation
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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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