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Traiter les données, structurées ou non structurées Contrôler la qualité des données, détecter des patterns, des outliers Proposer et mettre en pratique les modèles statistiques (régressions…) ou de datascience (machine learning…) pour répondre à des enjeux métier Collaborer avec les équipes technique et métier pour définir les besoins et expliciter les résultats Restituer les résultats (rapports, présentations…) Mettre en œuvre et développer des algorithmes et des outils en Python ou R, en vous appuyant sur les librairies statistiques et de datascience associées
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