Alternance- Data Analyst / Scientist F/H
CDI Fontenay-sous-Bois (Val-de-Marne) Développement informatique
Description de l'offre
*
Les principales missions sont :
1. Collecte des données : Ilst est chargé de collecter des données à partir de différentes sources, telles que des bases de données, des fichiers plats, des API, etc.
2. Nettoyage et préparation des données : Il doit nettoyer, traiter et préparer les données pour l'analyse, en éliminant les incohérences, les doublons et en assurant la qualité des données.
3. Analyse des données : il analyse les données pour identifier des tendances, des modèles et des insights pertinents, en utilisant des méthodes statistiques et des techniques d'analyse avancées.
4. Création de modèles prédictifs : il développe des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour anticiper des tendances futures ou pour classifier des données.
5. Visualisation des données : Il crée des visualisations de données claires et significatives pour présenter les résultats de l'analyse de manière compréhensible pour les parties prenantes.
6. Rapports et recommandations : Il élabore des rapports détaillés et des recommandations basées sur les résultats de l'analyse, afin d'aider à la prise de décision au sein de l'entreprise.
Profil recherché
Qualifications :
Les compétences resuiqes sont :
1. Maîtrise des langages de programmation : Une solide maîtrise de langages tels que Python, R, ou Java est essentielle pour la manipulation, l'analyse et la modélisation des données.
2. Connaissance en statistiques et en mathématiques : Une compréhension approfondie des concepts statistiques et mathématiques.
3. Maîtrise de l'apprentissage automatique (machine learning)** : La capacité à construire et à appliquer des modèles d'apprentissage automatique pour la prédiction, la classification, la recommandation, etc.
4. Manipulation de données : Une expertise dans la manipulation de données à grande échelle à l'aide d'outils tels que SQL et Snowflake
5. Visualisation des données : Capacité à créer des visualisations de données efficaces à l'aide de Tableau.
6. Compréhension des bases de données : Une connaissance des bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que des compétences en requêtage avec SQL.