Data Miner – Data Analyst
Niveau d'études
Bac + 5Rémunération
10.000 MADExpérience
3 ansSpécialiste des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques, le Data Miner ou Data Analyst se charge principalement de la gestion et de l’analyse de « données massives » (Big data). En effet, son travail consiste à traiter les données d’une entreprise pour en extraire les informations susceptibles de l’aider dans sa prise de décisions.
Son objectif ultime est de donner du sens à ces données et en extraire de la valeur pour aider l’entreprise à prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles. Le data analyst (ou data miner) ne travaille généralement que sur une seule source de données en utilisant un modèle défini.
Il est responsable de la conduite d’études sur les bases de données et du suivi des outils datamining pour analyser l’impact des actions marketing. Ce statisticien évolué donne de la valeur à l’ensemble des données client pour en faire un levier de création de valeur pour l’entreprise.
En effet, il est amené à analyser des masses de données hétérogènes, éventuellement non structurées, pour en extraire de la connaissance utile à l’optimisation des offres et services de l’entreprise. Ainsi, il doit comprendre les liens entre la collecte des données et l’activité globale de l’entreprise, afin d’anticiper les tendances aussi bien marketing que comptables ou encore financières.
Missions principales
- Participer à la recommandation des outils et de l’architecture Data à mettre en place
- Suivre et maintenir l’implémentation des outils analytiques sur les sites et applications
- Collecter les données
- Identifier, analyser et comprendre les données collectées afin de proposer des actions concrètes d’utilisation
- Réaliser de segmentations, typologies et autres modèles de data mining
- Définir des indicateurs clés de performance
- Contribuer au développement de méthodes et d’outils pour industrialiser les process de reporting
Compétences techniques
- Excellente maîtrise des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning)
- Excellente maîtrise des outils de data management (SAS, SPSS, SAP Infinite Insight, Python, R, Excel, Access…)
- Excellente maîtrise des bases de données SQL et no-SQL
- Bonne connaissance des outils de Web analyse (Omniture, Google analytics etc.)
- Solides connaissances en marketing
- Maîtrise de l’anglais
Qualités personnelles
- Esprit d’analyse
- Très grande rigueur et forte concentration
- Bonne capacité d’organisation
- Curiosité
- Goût pour les données numériques et les chiffres