Vos tâches

1. Data Collection: Gather, clean, and preprocess data from various sources, using Python, SQL, or other relevant languages, to ensure data quality and accuracy.

2. Data Analysis: Conduct exploratory data analysis (EDA) to identify patterns, trends, and insights within datasets, employing strong mathematical and statistical knowledge.

3. Visualisation des données : créez des visualisations de données claires et informatives à l'aide d'outils tels que Power BI, y compris la maîtrise des rapports et des tableaux de bord.

4. Modélisation des données : créez et maintenez des modèles de données, en particulier l'architecture Star, et appliquez-les à l'analyse des données.

5. ETL et ELT : développez des pipelines ETL et ELT pour le traitement, la transformation et le chargement des données.

6. Big Data : travailler avec des ensembles de données volumineuses, démontrant une expérience dans la gestion et l'analyse de grands volumes de données.

7. Intégration API : récupérez et stockez des données via les API REST et accédez à différents types de bases de données, relationnelles et non relationnelles.

8. Analyses avancées : utilisez des outils d'analyse avancés, notamment M-Language (Power Query) et DAX, pour une analyse approfondie des données.

9. Automatisation des processus : appliquez une compréhension approfondie de l'automatisation des processus pour rationaliser les flux de travail liés aux données.

10. Principes Agile : Travailler en conformité avec les principes Scrum et Agile, en contribuant aux méthodologies de développement agiles.

11. Développement de logiciels : une expérience dans le cycle de vie du développement de logiciels est un plus, démontrant la capacité à collaborer sur des projets logiciels.

Compétences et qualifications requises pour les analystes de données juniors :

• Langages de programmation : Maîtrise d'un ou plusieurs des langages suivants : Python, SQL, JavaScript, CSS, HTML, avec la capacité d'écrire du code pour l'analyse et la manipulation de données.

• Entreposage de données : Familiarité avec la modélisation des données, en particulier l'architecture Star, pour un stockage et une récupération efficaces des données.

• Power BI : Maîtrise de Power BI pour la création de rapports et de tableaux de bord, y compris une expérience avec l'environnement de service Power BI Cloud.

• Automatisation des processus : Compréhension approfondie de l'automatisation des processus pour améliorer les flux de travail liés aux données.

• Big Data : Expérience dans la gestion et l'analyse efficaces d'ensembles de Big Data.

• Intégration d'API : Expérience avec les API REST pour récupérer et stocker des données, y compris l'accès à divers types de bases de données.

• Analyses avancées : connaissance avancée du langage M (Power Query) et de DAX pour une analyse approfondie des données.

• Méthodologies Agile : Forte compréhension des principes Scrum et Agile, contribuant aux méthodologies de développement agiles.

• Cycle de vie du développement logiciel : une expérience du cycle de vie du développement logiciel est un plus, démontrant la capacité à collaborer sur des projets logiciels.

• Environnement Microsoft : Maîtrise des outils et plateformes Microsoft, notamment SharePoint, Teams, PowerApps, Power Automate et Azure.

• Collaboration en équipe : Expérience de travail efficace en équipe et de contribution à des projets de données collaboratifs.

• Créativité : Capacité à raconter des histoires avec des données et une attitude positive pour trouver des solutions innovantes.

• Certifications : possession d'une ou plusieurs certifications Agile (par exemple, Scrum Developer CSD, Scrum Master CSM) et/ou certifications liées aux données (par exemple, MS SharePoint, MS Dynamics 365 Developer Associate, MS Power BI Data Analyste associé, certifié Microsoft 365, certification Data Analyst) est un plus.