Assistant data analyst (H/F)
RENAISON,
42
il y a 4 jours
Le/la Data Analyst aura pour mission d'analyser les données internes et/ou externes afin d'aider à la prise de décisions stratégiques. Ses missions incluent :
- Collecter, structurer et nettoyer les données issues de différentes sources (Copilote, CRM, Web, etc.)
- Construire et maintenir des dashboards et rapports interactifs (Power BI, Tableau, Looker, etc.)
o Fiabiliser les sources, les stockages des données, les abonnements des outils, l'accessibilité des données, la formation des utilisateurs pour faire évoluer les outils dans le temps (maitrise des tables, process.) dans un cadre pro IT
- Réaliser des analyses ad hoc pour répondre à des problématiques métiers (finance, qualité, marketing, produit.)
- Identifier des tendances, corrélations ou anomalies dans les données
- Collaborer avec les équipes métiers et techniques (Finance, Product, Marketing, IT, etc.)
- Participer à l'amélioration continue des outils et processus de traitement des données
Compétences techniques attendues :
- Excellente maîtrise d'Excel/Google Sheets
- Bon niveau en SQL (indispensable)
- Maîtrise d'un outil de data visualisation : Power BI, Tableau, Looker ou équivalent
- Connaissances en Python ou R appréciées
- Connaissances en modélisation statistique, A/B testing, ou machine learning sont un plus
Savoir être :
- Esprit analytique et rigueur
- Capacité à vulgariser les données
- Autonomie et sens de l'initiative
- Bon relationnel et capacité à travailler en équipe
- Collecter, structurer et nettoyer les données issues de différentes sources (Copilote, CRM, Web, etc.)
- Construire et maintenir des dashboards et rapports interactifs (Power BI, Tableau, Looker, etc.)
o Fiabiliser les sources, les stockages des données, les abonnements des outils, l'accessibilité des données, la formation des utilisateurs pour faire évoluer les outils dans le temps (maitrise des tables, process.) dans un cadre pro IT
- Réaliser des analyses ad hoc pour répondre à des problématiques métiers (finance, qualité, marketing, produit.)
- Identifier des tendances, corrélations ou anomalies dans les données
- Collaborer avec les équipes métiers et techniques (Finance, Product, Marketing, IT, etc.)
- Participer à l'amélioration continue des outils et processus de traitement des données
Compétences techniques attendues :
- Excellente maîtrise d'Excel/Google Sheets
- Bon niveau en SQL (indispensable)
- Maîtrise d'un outil de data visualisation : Power BI, Tableau, Looker ou équivalent
- Connaissances en Python ou R appréciées
- Connaissances en modélisation statistique, A/B testing, ou machine learning sont un plus
Savoir être :
- Esprit analytique et rigueur
- Capacité à vulgariser les données
- Autonomie et sens de l'initiative
- Bon relationnel et capacité à travailler en équipe
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