Collecte et nettoyage de données :

Extraction et préparation des données depuis différentes sources

Analyse statistique :

Application de méthodes statistiques pour identifier tendances et patterns

Création de tableaux de bord :

Conception de visualisations avec Power BI, Tableau ou Excel

Requêtes SQL :

Interrogation des bases de données pour extraire l'information pertinente

Reporting et présentation :

Communication des insights aux équipes métiers et décideurs

Automatisation de processus :

Développement de scripts Python pour automatiser les analyses récurrentes

Outils d'analyse de données :

Maîtrise d'Excel, SQL, Python et bibliothèques pandas, numpy

Visualisation de données :

Création de dashboards efficaces avec Power BI ou Tableau

Statistiques :

Application de méthodes statistiques descriptives et prédictives

Esprit analytique :

Capacité à interpréter les données et identifier les insights

Communication :

Vulgarisation de résultats complexes auprès de publics non-techniques

Compréhension métier :

Analyse des besoins business pour proposer des solutions adaptées