Data Analyst / Business Intelligence

A intégré l'équipe data du Ministère de la cybersécurité et du numérique en tant que stagiaire pour améliorer et optimiser les processus d'analyse de données et de reporting.

• A conçu et amélioré des tableaux de bord sous Power BI pour répondre aux besoins décisionnels.
• A optimisé les rapports Power BI en remplaçant les transformations Power Query par des requêtes SQL performantes.
• A créé des mesures et des indicateurs complexes avec DAX.
• A modélisé les données et géré les relations entre tables pour assurer la cohérence des analyses.
• A extrait, nettoyé et validé les données provenant de diverses sources avec SQL et Excel.
• A analysé la qualité des données et corrigé les incohérences identifiées.
• A collaboré avec les équipes métiers pour adapter les indicateurs et KPI aux besoins réels.
• A documenté l'ensemble des règles de gestion et des indicateurs clés de performance.

A mené une étude statistique complète portant sur le devenir des diplômés des études paramédicales au sein de l'observatoire de l'université.

• A conçu un questionnaire d'enquête pour évaluer le devenir professionnel des diplômés.
• A assuré la conformité RGPD et intégré les règles de protection des données personnelles.
• A collecté, structuré et préparé l'ensemble des données issues de l'enquête.
• A contrôlé la qualité, la cohérence et la complétude des réponses collectées.
• A réalisé l'analyse statistique des résultats et formalisé l'étude au travers de tableaux, graphiques et synthèses.

A assuré le support utilisateur et contribué à la mise en place d'outils de suivi décisionnel au sein de la Direction de la formation.

• A fourni un support téléphonique et géré les demandes via e-mail des utilisateurs.
• A signalé les incidents techniques aux équipes compétentes pour résolution.
• A contribué à la conception d'un tableau de bord de suivi décisionnel.

CONTEXTE & PÉRIMÈTRE :

• Poste de Data analyst, au service des décisions métiers et de la création de valeur à partir de la donnée.
• Travail transverse avec les équipes métiers, produit et techniques.
• Intervention de la collecte de la donnée jusqu'à la mise en production des modèles et tableaux de bord.
• RESPONSABILITÉS & MISSIONS :
• Recueil, collecte et structuration des données issues de sources multiples.
• Conception et maintenance de pipelines de données (ETL/ELT) fiables et automatisés, IA.
• Nettoyage, préparation et modélisation des données (qualité, feature engineering).
• Analyses exploratoires et statistiques pour répondre aux problématiques métiers.
• Conception de tableaux de bord et de KPIs (BI) à destination des décideurs.
• Développement, entraînement et évaluation de modèles de machine learning.
• Mise en production et industrialisation des modèles (MLOps, monitoring, ré-entraînement).
• Mise en place de la gouvernance, de la qualité et de la documentation des données.
• Restitution et vulgarisation des résultats auprès des parties prenantes.
• Veille technologique sur les méthodes et outils data/IA.
• RÉALISATIONS CLÉS :
• Tableaux de bord ayant accéléré et fiabilisé la prise de décision (à chiffrer).
• Modèles prédictifs générant un gain mesurable (revenus, coûts, performance).
• Automatisation de reportings manuels (gain de temps significatif).
• Amélioration de la qualité et de l'accessibilité des données pour les équipes.
• Industrialisation d'un modèle de la preuve de concept à la production.
• SQL, Python (pandas, scikit-learn), outils de BI (Power BI, Tableau, Looker).
• Data warehouse (BigQuery, Snowflake), cloud, orchestration (Airflow), frameworks de machine learning.