
#Responsabilités :
1. Collaborer avec les équipes internes (écoles, direction Marketing et Admission, Direction Financière…) pour comprendre les besoins en matière d’analyse de données et identifier les sources de données pertinentes.
2. Extraire, nettoyer et transformer les données provenant du DMS et du Data Lake en vue de l’analyse.
3. Concevoir, développer et mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes tels que la prédiction des inscriptions et des abondants, l’optimisation des programmes d’études, etc.
4. Utiliser Power BI pour créer des tableaux de bord interactifs et des visualisations attrayantes permettant de présenter les résultats et les insights aux parties prenantes.
5. Effectuer des analyses statistiques approfondies et des tests hypothétiques pour valider les modèles et les recommandations.
6. Collaborer avec les équipes pédagogiques et administratives pour identifier les opportunités d’amélioration basées sur les données et proposer des initiatives pour optimiser les processus et la performance des étudiants.
7. Participer à la gestion des projets d’analyse de données, y compris la collecte des exigences, la planification, la coordination des ressources et la livraison des résultats.
8. Assurer la confidentialité et la sécurité des données conformément aux réglementations en vigueur et aux politiques de l’organisation.
#Exigences :
– Formation de niveau Bac +5 (Diplôme d’école d’ingénieurs avec des spécialisations en statistiques ou informatiques / Master en data science ou en statistiques/Master en big data
– Expérience pratique de plus de deux ans dans l’analyse de données, l’apprentissage automatique et la modélisation statistique.
– Maîtrise des outils et des langages de programmation couramment utilisés dans le domaine de la science des données (par exemple, Python, R, SQL, NoSQL ).
– Solides compétences en utilisation de Power BI pour la création de visualisations et de tableaux de bord interactifs.
– Connaissance des concepts de datalake, de data warehousing et de gestion de données.
– Capacité à travailler de manière autonome, à gérer des projets et à respecter les délais.
– Excellentes compétences en communication pour présenter les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes non techniques.
Remarque:


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