Métier analyste de données

Les analystes de données à l’importation, à l’inspection, à la purification, à la transformation, à la validation, au modèle ou à l’interprétation des collectes de données au regard des objectifs commerciaux de l’entreprise. Ils veillent à ce que les sources de données et les répertoires fournissent des données cohérentes et fiables. Les analystes utilisent différents algorithmes et outils informatiques comme l’exige la situation et les données actuelles. Ils pourraient élaborer des rapports sous la forme de visualisations telles que graphiques, diagrammes et tableaux de bord.

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Analyste de données: Postes vacants

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Types de personnalités

Connaissances

  • Catégorisation de l’information

    Le processus consistant à classer des informations en catégories et à montrer les relations entre les données à des fins clairement définies.

  • Langages de requête

    Le domaine des langages informatiques standardisés pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires.

  • Données non structurées

    Les informations qui ne sont pas définies de manière prédéfinie ou qui ne disposent pas d’un modèle de données prédéfini et qui sont difficiles à comprendre et pour lesquelles il est difficile de trouver des modèles sans l’utilisation de techniques telles que l’exploration de données.

  • Langage de requête Cadre de Description des Ressources

    Les langages de requête tels que SPARQL qui sont utilisés pour extraire et manipuler des données stockées au format du système RDF (Resource Description Framework).

  • Extraction de l’information

    Les techniques et les méthodes utilisées pour obtenir et extraire des informations provenant de documents et de sources numériques non structurés ou semi-structurés.

  • Techniques de présentation visuelle

    Les techniques de représentation visuelle et d’interaction, telles qu’histogrammes, nuages de points, graphiques de surface, arborescences et graphiques de coordonnées parallèles, qui peuvent être utilisées pour présenter des données chiffrées et non chiffrées, afin de renforcer la compréhension humaine de ces informations.

  • Structure de l’information

    Le type d’infrastructure qui définit le format des données: semi-structuré, non structuré et structuré.

  • Informatique décisionnelle

    Outils utilisés pour transformer de grandes quantités de données brutes en informations commerciales pertinentes et utiles.

  • Types de documentation

    Les caractéristiques des types de documentation interne et externe liés au cycle de vie d’un produit dans le secteur des TIC et leurs types de contenu spécifiques.

  • Confidentialité de l’information

    Les mécanismes et réglementations qui permettent un contrôle d’accès sélectif et garantissent que seules les parties autorisées (personnes, processus, systèmes et dispositifs) ont accès aux données, la manière de se conformer aux informations confidentielles et les risques de non-conformité.

  • Exploration de données

    Le recours aux méthodes d’intelligence artificielle, à l’apprentissage machine, aux statistiques et aux bases de données pour extraire du contenu à partir d’un ensemble de données.

  • Modèles de données

    Les techniques et les systèmes existants utilisés pour structurer les éléments de données et montrer les relations entre eux, ainsi que les méthodes d’interprétation des structures de données et des relations entre elles.

  • Statistiques

    L’étude de la théorie, des méthodes et des pratiques statistiques, telles que la collecte, l’organisation, l’analyse, l’interprétation et la présentation des données. Les statistiques traitent de tous les aspects des données, y compris la planification de la collecte de données pour ce qui est de la conception des enquêtes et des expériences, afin de prévoir et de planifier des activités liées au travail.

  • évaluation de la qualité de données

    Le processus de mise au jour des questions relatives aux données à l’aide de mesures et d’indicateurs de qualité afin de planifier le nettoyage des données et les stratégies d’enrichissement de données en fonction de critères de qualité des données.

Aptitudes

  • Interpréter des données actuelles

    Analyser des données collectées auprès de sources telles que les données de marché, les documents scientifiques, les exigences et les questionnaires des clients qui sont actuels et à jour afin d’évaluer le développement et l’innovation dans des domaines d’expertise.

  • Gérer les données

    Gérer tous les types de ressources de données tout au long de leur cycle de vie en procédant à l’interconnexion, à l’analyse, à la normalisation, à la résolution d’identité, au nettoyage, à l’amélioration et au contrôle des données. Veiller à ce que les données soient adaptées à l’usage prévu, en utilisant des outils de TIC spécialisés pour répondre aux critères de qualité des données.

  • Traiter des échantillons de données

    Collecter et sélectionner un ensemble de données provenant d’une population par une procédure statistique ou autre.

  • Créer des traitements de données

    Utiliser des outils de TIC pour appliquer des processus mathématiques, algorithmiques ou autres processus de manipulation de données afin de créer des informations.

  • Effectuer un nettoyage de données

    Détecter et corriger les enregistrements corrompus de séries de données, veiller à ce que les données deviennent et restent structurées conformément aux lignes directrices.

  • Analyser des mégadonnées

    Collecter et évaluer des données chiffrées en grandes quantités, notamment à des fins d’identification de modèles entre les données.

  • Intégrer des données TIC

    Combiner des données provenant de sources afin de fournir une vision unifiée de l’ensemble de ces données.

  • Collecter les données

    Collecter des données en concevant et en appliquant des méthodes de recherche et d’échantillonnage.

  • Mettre en œuvre des processus de qualité des données

    Appliquer des techniques d’analyse, de validation et de vérification de données afin de vérifier l’intégrité de la qualité des données.

  • Exécuter des calculs mathématiques et analytiques

    Appliquer des méthodes mathématiques et utiliser les technologies de calcul pour effectuer des analyses et élaborer des solutions à des problèmes spécifiques.

  • Procéder à l’extraction de données

    Explorer de vastes fichiers de données pour révéler les tendances en utilisant les statistiques, les systèmes de bases de données ou l’intelligence artificielle, et présenter les informations sous une forme compréhensible.

  • Définir les critères de qualité des données

    Préciser les critères par lesquels la qualité des données est mesurée à des fins professionnelles, tels que les incohérences, le caractère incomplet, la facilité d’utilisation et l’exactitude.

  • Normaliser les données

    Réduire les données à leur forme de base précise (formes normales) afin d’obtenir des résultats tels que la minimisation de la dépendance, l’élimination de la redondance, l’augmentation de la cohérence.

  • Appliquer des techniques d’analyse statistique

    Utiliser des modèles (statistiques descriptives ou inférentielles) et techniques (extraction de données ou apprentissage automatique) pour l’analyse statistique et les outils de TIC afin d’analyser des données, découvrir des corrélations et des prévisions.

Connaissances et aptitudes facultatives

stockage de données gérer des systèmes de collecte de données mdx traitement analytique en ligne fournir une présentation visuelle des données xquery n1ql communiquer les résultats d’analyse technologies de dématérialisation collecter des données à des fins médico-légales sparql mesure de l’audience d’un site internet linq architecture de l’information ldap base de données créer des modèles de données

Source: Sisyphus ODB