Analyste ou data scientist ?
Tableaux, SQL, règles métier : analyste. Prévision ou apprentissage automatique : data scientist. Décrivez la question et un fichier, pas le titre du poste.
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Le premier cycle d'une mission data sert à nommer les colonnes et à jeter les doublons, pas à prédire les ventes. L'analyste livre un tableau dont deux personnes savent rafraîchir la source, avec une définition écrite de chaque indicateur (qu'est-ce qu'une commande valide, un adhérent actif, une escale).
Un port ou un logisticien à Brest commande un suivi des escales et des retards, à partir d'exports déjà produits chaque semaine. Une collectivité de Saint-Brieuc veut un tableau d'inscriptions, avec des droits par service. Un réseau de magasins cherche les ventes par jour de marché, pas une moyenne annuelle qui noie le samedi.
L'agroalimentaire demande des rendements et des non-conformités pour l'audit. Une association veut simplement lister les adhérents à jour. À Lorient, la saisonnalité (juillet contre novembre) fausse les moyennes si on calque un calendrier d'année civile unique.
Le livrable refuse les indicateurs que personne n'ouvrira. Il documente la source, la fraîcheur, et qui corrige un chiffre faux. Un fichier « pour voir » sans question de départ produit un diaporama mort. Après un rachat d'atelier, les codes articles changent souvent sans table de correspondance : le premier mois sert à la reconstruire, pas à un modèle prédictif. Notez-le dans l'offre si vous venez de fusionner deux sites.
400 € à 750 €/ jour
Prix de journée data, hors grille plateforme : 400 € à 550 € par jour, jusqu'à 750 € si la personne pose les flux et le modèle. Un premier tableau se discute au forfait. Le suivi mensuel dépend du nombre de sources. Le nettoyage prend souvent une part importante du temps, surtout après un changement de codes articles. Un export quotidien automatique n'est pas « compris » : c'est un lot d'intégration, avec un responsable interne pour les droits d'accès.
Demandez un indicateur défini avec le métier, pas une capture d'outil. Vérifiez qui héberge les extraits et qui a le droit de les voir.
Listez les sources (tableur, caisse, CRM), le public du tableau et la décision à éclairer (embauche, stock, subvention). Sans question, le prestataire inventera des graphiques. Joignez un export d'une semaine, même imparfait : on voit tout de suite les colonnes vides et les doublons.
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Tableaux, SQL, règles métier : analyste. Prévision ou apprentissage automatique : data scientist. Décrivez la question et un fichier, pas le titre du poste.
Oui s'ils sont anonymisés ou hébergés selon vos règles. Un atelier sur site à Brest, Lorient ou Saint-Brieuc sert à voir comment les gens saisissent vraiment. Prévoyez-le.
Celui que vous ouvrez déjà chaque semaine, même s'il est sale. Fiabiliser ce réflexe coûte moins que d'importer dix bases. Joignez un export anonymisé à l'offre si vous le pouvez.
Dans un outil que deux personnes savent ouvrir (tableur partagé, outil déjà payé, ou nouveau, mais formé). Un compte au seul freelance n'est pas une livraison.