Pour qui ?
Vous êtes méthodique. Vous aimez quand les chiffres tombent juste, vous repérez les anomalies que les autres ne voient pas.
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Vous collectez, nettoyez et organisez la donnée pour qu'elle soit utilisable par les analystes et les outils métier — la fondation invisible de la BI.
Le technicien data est le maître de la matière première : collecte, ETL, nettoyage, qualité, premiers tableaux. Sans lui, les analystes parlent dans le vide.
Vous êtes méthodique. Vous aimez quand les chiffres tombent juste, vous repérez les anomalies que les autres ne voient pas.
Hybride. Travail souvent en autonomie sur des datasets, ponctué de réunions avec les équipes métier.
L'IA accélère le nettoyage (détection de doublons, format incorrect, valeurs aberrantes). Votre valeur : la qualité du dataset livré et la confiance que tout le monde peut lui faire.
Six familles d'activités au quotidien d'un technicien data.
Imports depuis CRM, ERP, fichiers Excel, APIs externes — orchestrer les pipelines.
Doublons, formats, valeurs manquantes, anomalies — le travail invisible qui change tout.
Schémas relationnels, tables faits/dimensions, indexes utiles.
Power BI, Looker Studio — premiers indicateurs pour le métier.
Définition des KPIs, source de chaque champ, règles de calcul.
Tests de qualité automatisés, alertes quand un import casse.
Niveau attendu à la sortie d'école.
Trois usages concrets que vous apprenez à eWA :
Décrire ce que vous voulez, obtenir le squelette SQL, l'affiner et le valider.
L'IA repère valeurs aberrantes, doublons, formats incohérents avant qu'ils polluent vos rapports.
Génération initiale de fiches de KPI, de descriptions de tables — vous validez et corrigez.
Une semaine type d'un technicien data junior.
Vérification que les imports nocturnes ont bien tourné. Correction si besoin.
~4h de codeCadrage avec le métier sur une nouvelle source de données. Première extraction.
~5h de dataProfilage, identification des problèmes, écriture des règles de nettoyage.
~6h de dataSchéma cible, scripts de transformation, premiers tests de cohérence.
~5h de codePremier dashboard pour valider que la donnée est exploitable.
~4h de BI« Tout le monde veut faire de la data science. Mais 80 % du boulot, c'est de la plomberie data — et c'est ce qui crée vraiment la valeur. eWA m'a appris à respecter cette base, et à m'en servir comme tremplin. »
Si la data vous parle, ces métiers du même cursus pourraient aussi vous intéresser.
L'étape suivante — passer de la collecte à l'analyse et au storytelling.
Focus sur les dashboards et le pilotage décisionnel.
Pour ceux qui aiment plus la plomberie d'intégration que la donnée.
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