Data Analyst

1. Extraction et structuration des données Extraire les données nécessaires à l’analyse (Web scraping, API…). Définir des règles de gestion de nettoyage des bases de données (formatage, suppression des doublons…). Définir des règles de gestion de structuration des différentes bases de données entre elles. Écrire et rédiger les spécifications d’automatisation des règles de gestion à la direction des systèmes d’information ou à la maîtrise d’ouvrage.

• Maîtriser la qualité des données tout au long de leur traitement. 2. Analyse et exploration des données Analyser les données : mettre en avant les corrélations, définir les valeurs aberrantes. Réaliser des tableaux de bord ou des outils de reporting industrialisés. Réaliser des tests statistiques sur les données. Construire et tester des modèles statistiques (régression, forêt aléatoire…). Déterminer ou construire les variables importantes à introduire dans les modèles statistiques.

1. Communication avec les équipes clientes Participer aux ateliers d’expression des besoins internes. Comprendre précisément les problématiques métiers et les traduire de manière analytique. Communiquer les résultats et les solutions avec les équipes métiers. Présenter les résultats des analyses grâce à des outils de data visualisation.

2. Veille technologique sur les outils d’analyse de données Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles d’analyse des données. Rechercher et expérimenter de nouvelles méthodes de modélisation et d’analyse des données. Sélectionner les nouveaux outils et techniques d’analyse des données

Formation de niveau Bac +3 Licence en statistiques et traitement de l’information ou en datamining Formation de niveau Bac +5 Diplôme d’école d’ingénieurs spécialisée en statistiques ou big data, Mégadonnées, analyse sociale du CNAM Master en statistiques, économétrie ou informatique décisionnelle (MIAGE…) Master Intelligence Artificiel et Big Data,

Compétences techniques Expertise en base de données et gestion de base de données (SQL/NoSQL) Maîtrise des tests et méthodes statistiques (segmentation, régression, forêt aléatoire…) Maîtrise des langages de programmation (Python, R, C++…) Maîtrise d’un outil de data visualisation (Tableau, Qlikview, PowerBI) Maîtrise des outils de fouille et analyse de données (Dataiku…) Maîtrise des systèmes d’exploitation (Unix, Windows…) Connaissance de l’environnement Hadoop Soft skills Rigueur Sens de l’écoute et de la communication Esprit de synthèse et d’analyse Pédagogie Curiosité sectorielle et goût pour l’innovation

Le data analyst est responsable de la valorisation de l’ensemble des données d’une entreprise, en vue de créer de la valeur. Il utilise notamment les données de masse pour produire des tableaux de bord destinés à différents services de l’entreprise (marketing, relations clients, production…). Il est également chargé de construire des modèles statistiques afin de fournir des informations claires aux services opérationnels, par exemple en matière de segmentation client ou d’analyse prédictive., Altheora est un groupe industriel français spécialisé dans la transformation des matériaux composites et polymères. Présent dans plusieurs secteurs d’activité (mobilité, industrie, aéronautique, santé, loisirs…), le groupe accompagne ses clients dans le développement de solutions innovantes et sur mesure.