Post de Zoī

Dans le monde de la data, chaque poste possède ses propres exigences et nécessite des compétences spécifiques. Ce visuel doit être considéré comme un guide indicatif, non une vérité absolue. Dans une entreprise où il y a peu de profils data, il sera nécessaire d'être plus généraliste alors que dans une entreprise mature en data, tu auras tendance à plus te spécialiser. Tous ces métiers contribuent à la qualité des données mais à des niveaux différents. Pour le data engineer, elle impacte directement l'alimentation des tables. Il collabore étroitement avec les équipes de gouvernance des données pour garantir cette qualité. #analytics #skills #data P.S: Oui il y a d'autres métiers qui nécessitent d'autres compétences : Data steward, data architect, ml engineer, data plateform engineer et j'en passe 😅

🔍 Avec qui collabore le Data Analyst lors d’une mission ? Dans le monde dynamique des données, le Data Analyst joue un rôle clé dans la transformation des données en informations exploitables pour l’entreprise. Mais il ne travaille pas seul ! 🔥Le trio incontournable – Business Analyst, Data Engineer, et Data Analyst – s’associe pour développer des rapports décisionnels cruciaux sur lequel le métier va s’appuyer pour prendre des décisions. 📊 Business Analyst : Traduire les besoins métiers en exigences techniques. Il va identifier les besoins métier et créer des documents de spécifications pour guider les solutions de données. 🛠 Data Engineer : Construire et maintenir l'infrastructure de données. Il va développer de pipelines de données pour assurer la qualité et l'accessibilité des données. Au-delà de ce trio, chaque mission peut impliquer d’autres experts pour garantir la qualité, la conformité, et l’efficacité des données. 🔍 Data Steward : Garantir la qualité et la gouvernance des données. Met en œuvre les politiques de gestion des données et assurance de leur conformité. 🔐 Data Protection Officer : Assurer la conformité des données avec les réglementations. Supervise les stratégies de protection des données. 📈 Data Scientist : Appliquer des techniques avancées de modélisation statistique. Développer les modèles prédictifs et interpréter les analyses pour fournir des insights stratégiques. 📊 Chief Data Officer (CDO) : Diriger la stratégie de gestion des données. Il établit la politique de gestion des données et superviser les initiatives de données pour soutenir les objectifs business. 🎨 UX/UI Designer : Concevoir des interfaces utilisateur efficaces. Créer des designs intuitifs pour améliorer l’expérience utilisateur des solutions de données. 📘 Envie de découvrir l’ensemble des métiers data ? Achetez mon livre "Data Analyst : Les fondamentaux". Il s’agit d'une pépite pour une immersion en douceur dans le domaine de la data, un domaine qui continue de redéfinir notre avenir. Disponible sur Amazon https://lnkd.in/ev2H_Pgq #BigData #Carrière #Éducation #Innovation #DataAnalyst #Collaboration #DataScience #BusinessIntelligence #DataEngineering #DataGovernance #UXUIDesign #CareerInData #JoinUs

[ S T A G E ] : Business analyst Data Analyse des besoins métiers : Collaborer avec les parties prenantes pour identifier les besoins métiers et les transformer en exigences techniques. Modélisation des données : Concevoir et implémenter des modèles de données pour répondre aux exigences métiers. Gestion de projet : Participer à la planification et à la gestion des projets de développement de la plateforme Data. Reporting et visualisation : Créer des rapports et des tableaux de bord pour permettre une prise de décision basée sur les données. Qualité des données : Assurer la qualité et l'intégrité des données sur la plateforme. Documentation : Rédiger des documents techniques et des guides utilisateurs. Compétences techniques requises : Langages de programmation : Maîtrise de SQL/Python pour l'analyse et la manipulation des données. Cloud Computing : Expérience avec AWS pour le déploiement et la gestion des solutions cloud. Plateformes de traitement des données : Connaissance approfondie de Databricks pour le traitement et l'analyse des données. Bases de données : Expertise en PostgreSQL pour la gestion des bases de données relationnelles.

Les professionnels de la Data et leurs rôles respectifs Dans un monde où les données croissent à une vitesse fulgurante, chaque rôle au sein de l’écosystème des données est un maillon clé de la chaîne. Du traitement initial à l’analyse approfondie, les contributions combinées du Data Analyst, du Data Engineer, du Data Scientist, et du Database Administrator permettent de transformer des ensembles bruts en insights exploitables. De façon simple, Qui fait Quoi ? 🔹 Data Analyst : nettoie, transforme et visualise les données pour fournir des rapports stratégiques.   🔹 Data Engineer : assure l’ingestion, la sécurisation et la fluidité du flux des données structurées et non structurées. 🔹 Data Scientist : applique des analyses avancées pour révéler des tendances et prédire l'avenir. 🔹 Database Administrator : gère l'intégrité et la sécurité des données au sein des plateformes. 👉 Ces rôles, bien qu’interconnectés, possèdent des expertises uniques. Et vous, lequel vous inspire le plus dans cette chaîne de valeur ? 🌐 #Data #Datascience #Corporate #Performance

Je suis actuellement en reconversion professionnelle et je souhaiterai rencontrer, par téléphone ou en face à face, des personnes exerçant des métiers autour de la data (data analyst, scientist, data engineer) afin de d’avoir une idée concrète de leur métier, leur quotidien… N’hésitez pas à partager. Contactez moi en mp. #dataanalyst #datascientist #dataengineer #data #reconversion

🔥 L'Analytics Engineer : la tendance du moment dans la data ! 🔄 Ce métier hybride allie l'aspect technique de la construction et de l'optimisation des pipelines de données (Data Engineer), avec la capacité à exploiter ces données pour générer des insights stratégiques (Data Analyst). 🔧 Concrètement, l'Analytics Engineer : - Crée et optimise des pipelines pour un flux de données fluide et automatisé. - Prépare et transforme les données pour les rendre prêtes à l'analyse. - Analyse les données pour en extraire des insights exploitables. 💡 Le résultat ? Un expert capable de gérer l'ensemble du cycle des données, de leur préparation à leur exploitation. #data

Le recrutement au sein de l'Atelier Data & AI d'#OCTO, c'est re-pa-rti ! 🏁 On a plusieurs opportunités en #CDI (sur Paris) qui pourraient vous intéresser.. dont certaines à pourvoir asap ⏱️ ! On recherche (entre autres 🙃) : 🚀 Un-e Ingénieur-e BI spécialiste en #Tableau 🚀 Des Data Scientists / #MLEngineers 🚀 Des Ingénieur-es #MLOps 🚀 Des Data Analysts spécialisé-es dans les domaines Retail et Industrie ... Toutes nos opportunités sont disponibles dans la rubrique #recrutement de notre nouveau site OCTO Technology (qui vient de se refaire une beauté..tout frais tout propre ! 🥰) : https://lnkd.in/eQ_9mUNx 🔵 Tu souhaites découvrir l'Atelier Data & AI d'OCTO ? C'est par ici : https://lnkd.in/eeB39pbk 🔵 Tu penses à quelqu'un de ton entourage susceptible d'être intéressé ? Tag-le/la en commentaires ! ⬇️ #joboffer #datajob #dataoffer #ML #MLOps #Datascience #data #GenAI

🆕 RECRUTEMENT : IXON recherche son/sa futur(e) DATA ENGINEER 🆕 POSTE Rattaché(e) au responsable des systèmes d’information et en liens fonctionnels avec les responsables de projets associés, vous êtes responsable de la conception, du développement et de la maintenance des solutions de gestion et d'analyse des données au sein de l'entreprise. Ce rôle implique de travailler en étroite collaboration avec les équipes techniques et métier pour comprendre les besoins en données, concevoir des pipelines de données efficaces, et mettre en place des solutions de stockage et de traitement des données. MISSIONS DATA ARCHITECTE : 1/ Conception et développement de pipelines et infrastructures de données : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs pour l'ingestion, le traitement et la manipulation des données. Assurer la qualité, la fiabilité et la performance des pipelines de données. Mettre en place et gérer les systèmes de stockage et de gestion des données, en s'assurant de leur évolutivité et de leur sécurité. Optimiser les performances des bases de données et des entrepôts de données. 2/ Maintenance et support : Assurer la surveillance et la maintenance des systèmes de gestion des données pour garantir un fonctionnement continu. Fournir un support technique aux utilisateurs internes en cas de problèmes liés aux données. Veille technologique de nouveaux outils permettant d’améliorer la récupération et l’analyse des données DATA ANALYSE : 1/ Analyse et visualisation des données : Collaborer avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins en matière d'analyse de données, de reporting et de visualisation. Développer des outils et des visualisations pour permettre une analyse approfondie des données et la prise de décision basée sur les données Effectuer des analyses approfondies des données pour identifier des tendances, des corrélations et des insights significatifs. Utiliser des techniques statistiques et des outils d'analyse de données pour interpréter les résultats. 2/ Science des données : Connaissance des concepts clés de la science des données et des techniques en Intelligence artificielle comme le Machine Learning et le Deep Learning sont nécessaires pour mettre en œuvres les éléments pour les futurs Data Scientist, voir d’évoluer vers cette nouvelle fonction S ERVICE INFORMATIQUE : Intervenir en backup des autres membres du service informatique lorsque nécessaire Réaliser ses missions dans le respect des règles élémentaires de sécurité informatique et dans le respect de la législation sur la collecte des données (dont RGPD). En coordination avec le responsable informatique et l’administrateur systèmes et réseau, répondre aux demandes d'assistance des utilisateurs par téléphone, courriel ou système de ticket de support (GLPI)

📊 À la recherche d'un Data Scientist pour transformer vos données en opportunités ? Dans un monde de plus en plus axé sur les données, il est essentiel de disposer des bons talents pour extraire des insights précieux afin de prendre des décisions éclairées ! 🚀 K2P Services vous propose des Data Scientists qualifiés et expérimentés, prêts à rejoindre vos équipes et à maximiser la valeur de vos données ! 💡🔍 Compétences de nos talents :  👉Analyse de données avancée et modélisation statistique 📈  👉Machine Learning et Intelligence Artificielle 🤖  👉Visualisation de données pour des présentations percutantes 📊  👉Gestion et optimisation des bases de données SQL et NoSQL 💾 👉Etc. Que ce soit pour des missions à court terme ou des projets à long terme, nous avons les profils qu'il vous faut ! 🎯 💬 Contactez-nous – Sylvain.Kana@k2p-services.com – dès maintenant pour discuter de vos besoins en Data Science et découvrir nos talents disponibles ! 🤝 #DataScience #DataScientist #MachineLearning #IntelligenceArtificielle #AnalyseDeDonnées #RecrutementTech #PlacementDeTalents https://lnkd.in/etZvWXUE

Les métiers de la data : rien qu'un petit aperçu Les métiers de la data sont en plein essor, portés par la révolution numérique et l'importance croissante des données dans tous les secteurs d'activité. Ces professions regroupent un ensemble de compétences techniques et analytiques assez commune, visant à collecter, structurer, analyser et interpréter des données afin de fournir des insights précieux. Voici quelques-uns des métiers les plus courants dans le domaine de la data : Les métiers de l'ingénierie des données Data Engineer : Conçoit et met en œuvre les infrastructures de données (bases de données, data Warehouse, data Lake). Il assure la collecte, le stockage et la transformation des données brutes en données exploitables. Data Architect : Définit la structure globale des données au sein d'une entreprise. Il conçoit des modèles de données et des schémas pour garantir la cohérence et l'intégrité des informations. Les métiers de l'analyse de données Data Analyst : Collecte, nettoie et analyse des données pour répondre à des questions spécifiques. Il utilise des outils statistiques et des logiciels de visualisation pour transformer les données en informations exploitables. Data Scientist : Combine des compétences en statistiques, en machine learning et en programmation pour construire des modèles prédictifs et développer des solutions d'intelligence artificielle. Business Analyst (spécialisé en data)** : Traduit les besoins métiers en questions analytiques et collabore étroitement avec les équipes techniques pour trouver des solutions. Les métiers de la gestion des données Data Manager : Assure la gestion du cycle de vie des données, de la collecte à l'archivage. Il est responsable de la qualité, de la sécurité et de la conformité des données. Chief Data Officer (CDO) : Dirige la stratégie data de l'entreprise. Il définit les objectifs, les priorités et les investissements en matière de données. Autres métiers Data Protection Officer (DPO) : Garantit le respect de la réglementation en matière de protection des données (RGPD). Data Visualisation Specialist : Crée des visualisations de données (graphiques, tableaux de bord) pour communiquer les résultats de manière claire et efficace. Machine Learning Engineer : Met en œuvre des algorithmes de machine learning pour développer des modèles prédictifs. Les métiers de la data offrent des opportunités de carrière passionnantes et variées. Si vous êtes curieux, analytique et que vous aimez travailler avec les données, c'est peut-être le domaine idéal pour vous. #datascience #datajobs #bigdata #machinelearning #dataanalyst #dataengineer #datascientist #carrière #innovation #data #emploi