Stage - Data analyst (H/F)

Sumár práce
Stáž(5 až 6 mesiace/-ov)
Paris
Plat: Neuvedené
Niekoľko dní doma
skúsenosti: > 6 mesiacov
Vzdelanie: Magisterský stupeň vzdelania
Zručnosti & odborná znalosť
Vizualizácia údajov
Štatistická analýza
Komunikačné zručnosti
Prispôsobivosť
Spolupráca a tímová práca
+5

Equancy
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Pozícia

Popis pracovnej ponuky

Nous recherchons un(e) stagiaire Data Analyst pour travailler sur les missions suivantes :

  • Analyse stratégique des besoins : Intervenir sur des missions de cadrage stratégique et d’analyse approfondie des besoins fonctionnels ;

  • Préparation de donnée : Préparer la donnée grâce à divers outils (Outils de data prep, SQL, python,..) pour garantir des données prête à l’analyse

  • Gestion de Projets de Data visualisation : Piloter et déployer des projets de Data Visualisation avec des outils tels que Power BI, Tableau, et autres solutions pertinentes. L’objectif est d’apporter une vision créative et fonctionnelle pour transformer les données en informations percutantes;

  • Analyse d’écosystème d’entreprise : Mener des analyses sur l’écosystème existant des entreprises, fournissant des insights significatifs pour soutenir la prise de décision;

  • Accompagnement client : Accompagner les clients dans la bonne compréhension et montée en compétence sur l’exploitation et le maintien des tableaux de bord

  • Formation continue : Formation des utilisateurs à l’expertise d’Analytics Engineer


Preferované skúsenosti

  • Formation : De formation Bac+4/5 type Ecole d’ingénieur, commerce ou université

    Compétences techniques :

    • Expérience pratique avec des outils de visualisation de données tels que Power BI, Tableau, etc.

    • Bonne connaissance d’au moins un langage Python ou SQL

    • Capacité à utiliser des techniques d’analyse statistique pour interpréter les données

    • La maitrise des outils Power Platform est un plus

      Compétences en Communication :

    • Excellentes compétences de communication pour expliquer les résultats d’analyses de manière claire et accessible

    • Capacité à collaborer efficacement avec des équipes multidisciplinaires

      Polyvalence et Adaptabilité :

    • Capacité à s’adapter à de nouveaux outils, langages de programmation ou techniques d’analyse

    • Polyvalence pour travailler sur différents types de projets et avec divers ensembles de données

    • Anglais courant

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