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  • Nabla
    Nabla
    Nabla

    Fondée en 2018 par Alexandre Lebrun, Delphine Groll et Martin Raison, Nabla est une start-up spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée à la santé, qui développe un assistant IA pour les professionnels de santé.

    Depuis plus de six ans, Nabla rassemble une équipe d’experts cliniques, d’ingénieurs et d’ingénieurs en machine learning pour concevoir une technologie propriétaire au service d’une mission claire : libérer les cliniciens de leurs tâches administratives afin qu’ils puissent se concentrer sur l’essentiel — le soin des patients.

    Aujourd’hui, l’assistant IA de Nabla accompagne plus de 85 000 cliniciens et est déployé dans plus de 130 organisations de santé à travers le monde.

    • Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning, Santé
    • Paris
    • Entre 50 et 250 salariés
  • Sacem
    Sacem
    Sacem

    La Sacem est le leader mondial des sociétés de gestion collective. Société à but non lucratif, elle représente plus de 240 000 auteurs, compositeurs et éditeurs de musique, issus de 174 nationalités, et représente un répertoire mondial de 3,3 millions d’œuvres.

    Son rôle :

    • Défendre le droit d’auteur

    • Créer toujours plus de valeur pour les créations musicales et audiovisuelles

    • Générer plus de revenus pour les membres et les partenaires qui lui ont confié leurs œuvres.

    • Accompagner et soutenir ses membres à chaque étape de leur carrière, via des services, des outils, et une offre sociale et culturelle unique au monde.

    Depuis sa création, la Sacem est gérée par ses membres, les auteurs, compositeurs et éditeurs de musique qui participent activement à la vie de leur société. Plus de 1 456 collaborateurs en France et dans le monde se mobilisent quotidiennement pour défendre la valeur de la création.

    Envie de travailler dans un secteur dynamique où l’innovation et la technologie occupent une place stratégique ? Rejoignez-nous !

    • Big Data, Musique
    • Neuilly-Sur-Seine
    • Entre 250 et 2000 salariés
  • Rizoa
    Rizoa

    Rizoa est une startup indépendante créée en juin 2024 au sein de l’écosystème AFM (Association de la Famille Mulliez, qui réunit des enseignes majeures comme Auchan, Decathlon, Leroy Merlin et Chronodrive).

    Nous transformons la gestion des connaissances dans le retail en la rendant accessible, actionnable et impactante pour les équipes en magasin comme au siège.

    Grâce à des agents IA intelligents, nous convertissons les données en outils opérationnels pour accélérer la prise de décision, optimiser l’efficacité des équipes et offrir une meilleure expérience aux client·es.

    Mieux informer, mieux vendre pour mieux consommer.

    • Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning
    • Lille, Paris
    • < 15 salariés
  • NORMA
    NORMA
    NORMA

    Norma est un leader dans le domaine de l'Intelligence Artificielle et des technologies de pointe.

    Nos spécialités incluent le développement d'applications, et de système multi-agents, la création de solutions centrées sur l'utilisateur et la gestion de produits.

    Engagés dans le partage des connaissances, nous sommes constamment à la pointe en matière d'Intelligence Artificielle et de data.

    • AdTech / MarTech, Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning
    • Rouen, Gabès, Paris
    • Entre 15 et 50 salariés
  • Octopize - Mimethik Data
    Octopize - Mimethik Data
    Octopize - Mimethik Data

    👉 Octopize est une start-up nantaise innovante, experte dans l’anonymisation de données personnelles. L’entreprise accompagne ses clients pour partager des données sensibles sans risquer la ré-identification.  

    💊 La révolution est en marche chez Octopize sur les données sensibles. Nous travaillons notamment dans la santé avec des industries pharma, des CHU, des instituts de recherche, des medtechs. Octopize a aussi plusieurs expériences en dehors de la santé (automobile, telecom...) et cherche à accélérer sa croissance sur de nouvelles verticales.

    👥 Octopize compte 12 collaborateurs. L’ambiance est dynamique, l’entreprise à taille humaine et les échanges basés sur la confiance. Au niveau organisation, Octopize continue à mettre à jour outils et processus pour accompagner sa croissance.

    • Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning
    • Nantes
    • < 15 salariés
  • Infonet
    Infonet
    Infonet

    Infonet est le portail de référence pour accéder aux informations légales, juridiques et financières sur les 10 millions d’entreprises françaises inscrites au RCS.

    Notre plateforme Saas permet aux entrepreneurs et aux professionnels de la finance de vérifier la santé financière et juridique de leurs clients, fournisseurs et partenaires afin de sécuriser leur activité.

    Chaque jour, ce sont plus de 7 milliards de données qui sont mises à disposition de nos utilisateurs.

    Infonet est une fintech en plein essor qui s'appuie sur une quarantaine de collaborateurs passionnés et experts dans le domaine de la tech, de la finance, du service client et de la communication.

    • Big Data
    • Barcelona
    • Entre 50 et 250 salariés
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Questions fréquentes

Présentation du métier de Data Analyst

Également connu sous la dénomination d’analyste de données, le Data analyst est un professionnel dont le travail consiste à exploiter des informations réunies par le biais de différents canaux. Beaucoup de gens l’ignorent, mais les entreprises actuelles collectent chaque jour un grand volume d’informations leur permettant d’optimiser leurs stratégies. Afin d’exploiter comme il se doit ce flux constant de données, un technicien hautement qualifié est nécessaire : il s’agit du Data analyst.

La tâche principale du Data analyst est de traiter les différentes données mises à sa disposition par l’entreprise. Ces données peuvent concerner les clients, les produits ou les performances de l’entreprise. Le travail du Data analyst est donc traiter toutes ces informations afin d’en dégager des indicateurs qui seront utiles aux décideurs. Il faut savoir que ce sont les informations fournies par le data analyst qui permettent aux entreprises de déterminer les stratégies marketing à adopter, de définir les améliorations à apporter au processus de production et de définir les produits à proposer aux clients en fonction de leur besoin.

Quelles sont les missions du data analyst ?

Force est de constater que le data analyst dispose d’un grand nombre de missions qui peuvent avoir un impact direct dur le développement de l’entreprise. Le data analyst se doit de :

  • gérer les outils d’analyse qui permettent aux clients ainsi qu’aux décideurs de suivre l’évolution de leurs sites ou de leurs produits ;
  • recueillir, traiter et étudier des données dans le but de produire des analyses métiers et des recommandations ;
  • assurer la bonne interprétation ainsi que la diffusion des rapports d’analyse issus du Business Intelligence et Web Analytics ;
  • construire et assurer l’évolution des rapports issus de Business Intelligence et Web Analytics afin d’aider les différentes équipes de l’entreprise à avoir une vision cohérente des résultats d’activité des produits.

Quelles sont les compétences d’un data analyst ?

Dans le but de mener à bien son travail, le data analyste se dit de posséder des compétences précises dans le domaine de l’ingénierie informatique. Le data analyst doit en effet utiliser des outils spécifiques afin de transformer des données brutes en informations utiles pour l’entreprise. Pour ce faire, une maîtrise des techniques statistiques et de dataminig est nécessaire. La maîtrise des langages de base de données ainsi que l’utilisation des outils de Web Analytics sont également indispensables. Des connaissances juridiques et réglementaires en gestion de données ainsi qu’une bonne maîtrise de l’anglais sont des atouts indéniables.

Quelles différences avec le data engineer et le data scientist ?

Beaucoup de gens l’ignorent, mais le data analyst travaille de pair avec des professionnels comme le data engineer et le data scientist afin de fournir à l’entreprise des données qui seront ensuite organisées, traitées et rendues exploitables par l’entreprise.
Le data engineer a pour rôle de créer des systèmes. Cet expert est celui qui développe, teste et met en place des architectures data. Ces données seront exploitées par le data scientist afin d’en tirer des renseignements qui seront utiles à l’entreprise pour réaliser des prises de décisions.