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Data miner

Le data miner, également appelé data analyste, est un professionnel qui analyse et interprète des données complexes pour aider une entreprise à prendre des décisions basées sur des faits. Il utilise des techniques statistiques, de l'IA et du machine learning pour analyser les tendances, les modèles et les relations dans les données.

Secteur d'activité

Études et prospectives socio-économiques

Code ROME - M1403

Niveau d'étude

Master

–

78 %

CDI

Pôle Emploi

62 %

Hommes

Pôle Emploi

Salaire débutant

3 750 €

Brut mensuel

Demandeurs d'emploi

9 910

Pôle Emploi

Offfes d'emploi

8

Pôle Emploi

Volume d'embauche

NA

Emplois par an

Répartition par âge

- de 25 ans
11 %
25 - 49 ans
81 %
+ de 50 ans
8 %

Compétences et qualités

  • Maîtrise des logiciels de gestion de bases de données (SQL, Oracle)
  • Connaissance des langages de programmation (Python, R)
  • Connaissance des techniques statistiques et de data mining
  • Connaissance des outils de visualisation de données (Tableau, Power BI)
  • Esprit analytique
  • Capacité à résoudre des problèmes
  • Compétences en communication
  • Curiosité
  • Rigueur

Salaire

Entre 45 000 € et 65 000 € par an en France, selon l'expérience et l'entreprise.

Salaire brut à l’embauche
3 750 €
45 K€ (annuel)
Salaire brut moyen
4 375 €
53 K€ (annuel)
Salaire brut médian
3 750 €
45 K€ (annuel)
Salaire max
5 000 €
60 K€ (annuel)

Études / Formation

  • Master en statistique
  • Master en informatique
  • Master en data science
  • Diplôme d'ingénieur avec une spécialisation en data science
  • Certifications professionnelles en data mining et/ou analytics

Avantages et inconvénients

  • Travail stimulant et varié
  • Fort potentiel de carrière
  • Demande croissante dans tous les secteurs d'activité
  • Possibilité de travailler dans divers domaines
  • Impact direct sur la prise de décision d'une entreprise
  • Pression pour fournir des résultats précis
  • Nécessité de se tenir constamment à jour sur les nouvelles technologies et méthodes
  • Peut nécessiter de longues heures de travail en période de forte demande

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