CDINew
POWER BI ANALYST (H/F)
MUTUELLE ASSURANCE TRAVAILLEUR MUTUALIST76 - ROUEN
45 000 € brut/mois
Data specialisations
20 days to build Data expertise you can apply directly at work. 8 programmes · 20 days · 140 h · Level 1 + Level 2.
Specialising in a specific area of data offers several professional advantages. Data has become a very broad field, from analytics and BI to data engineering, governance and cloud, and companies increasingly look for skills - or genuine expertise - able to deliver strong added value on specific challenges. Our Data specialisations build on the career-change programmes and are also designed for professionals already in post.
The benefits of recognised expertise
Better employability
Specialists are often more sought-after than very generalist profiles for certain critical positions.
Potentially higher compensation
Areas where skills are rare or particularly critical tend to offer higher salaries.
Clearer career prospects
A specialization can open specific career paths thanks to in-depth skills and helps you stand out during recruitment or consulting assignments.
For each area, two levels of specialisation
Level 1Consolidation
ObjectiveStrengthen the basics
AudienceAdvanced beginner to intermediate
ScopeBroad
DepthMedium to advanced
Target roleOperational
PrerequisitesDomain basics
Level 2Advanced
ObjectiveBecome a specialist
AudienceIntermediate to senior
ScopeTargeted
DepthVery thorough
Target roleLead / expert
PrerequisitesSignificant experience
Develop sharp expertise
Analyse / BICertification prepared · PL-300
Data Analytics & Power BI
De la donnée brute au tableau de bord décisionnel
Une formation Power BI complète : SQL pour l'analyse, Power Query, modélisation, DAX et tableaux de bord, jusqu'à la publication sécurisée dans Power BI Service. Le parcours prépare à la certification Microsoft PL-300.
Compétences clés
SQL pour l'analyse
Power Query
Modélisation & DAX
Data Storytelling
Data EngineeringCertification prepared · DP-700
Data Engineering avec Microsoft Fabric
Construire et industrialiser des pipelines Data modernes
Une formation Data Engineer sur Microsoft Fabric : OneLake, Lakehouse, ingestion, pipelines et PySpark, puis orchestration, temps réel, supervision et performance. Le parcours prépare à la certification Microsoft DP-700.
Compétences clés
Microsoft Fabric & OneLake
Lakehouse
Pipelines & ingestion
PySpark
Analytics EngineeringCertification prepared · DP-600
Analytics Engineering & Microsoft Fabric
Transformer les données en modèles analytiques fiables et performants
Modélisez un Data Warehouse, écrivez un SQL analytique solide et construisez des modèles sémantiques Power BI sur Microsoft Fabric, jusqu'à Direct Lake, la gouvernance et le CI/CD. Le parcours prépare à la certification Microsoft DP-600.
Compétences clés
SQL analytique
Modèle dimensionnel
Fabric Warehouse
Modèles sémantiques
Gouvernance / Data ManagementCertification prepared · DAMA CDMP Associate
Data Governance, Quality & Stewardship
Fiabiliser, documenter et gouverner le patrimoine de données
Une formation Data Governance fondée sur le DAMA-DMBOK : rôles, Data Quality, métadonnées, catalogue et lineage, puis modèle opérationnel cible, données de référence et conformité. Le parcours prépare à la certification DAMA CDMP Associate.
Compétences clés
DAMA-DMBOK
Data Quality
Catalogue & lineage
TOM & RACI
SQL / Base de données
SQL avancé & Modélisation Data
Concevoir des bases performantes et interroger efficacement les données
Une formation SQL qui va du modèle relationnel aux fonctions analytiques et à la modélisation dimensionnelle, puis à l'optimisation : index, plans d'exécution, transactions et partitionnement.
Compétences clés
Modèle relationnel
SQL analytique
Modélisation dimensionnelle
Optimisation
Python / Data
Python pour l'analyse & l'automatisation Data
Analyser, transformer et automatiser les traitements de données avec Python
Une formation Python Data : NumPy, Pandas, nettoyage, fichiers, JSON et APIs, puis Pandas avancé, performance, automatisation et tests pour des traitements fiables.
Compétences clés
Python
Pandas & NumPy
APIs & JSON
Automatisation
DataOps / Analytics Engineering
DataOps, dbt & Orchestration
Industrialiser les transformations et fiabiliser les pipelines Data
Une formation dbt et DataOps : Git pour la Data, transformations, tests et documentation dbt, orchestration Airflow, puis CI/CD, observabilité et supervision des pipelines.
Compétences clés
Git pour la Data
dbt
Airflow
CI/CD & observabilité
Cloud Data
Cloud Data Platform & Snowflake
Déployer et exploiter une plateforme Data moderne dans le cloud
Une formation Snowflake : architectures Data cloud, stockage et calcul, ingestion, sécurité et rôles, puis performance, Streams & Tasks, partage, gouvernance et maîtrise des coûts (FinOps).
Compétences clés
Architecture Data cloud
Snowflake
Sécurité & rôles
Performance & FinOps
Les entreprises vous attendent
Les besoins explosent. Les entreprises cherchent des profils capables de collecter, structurer, fiabiliser, analyser et gouverner leurs données pour améliorer la décision, automatiser les processus et soutenir les projets d’intelligence artificielle.
La demande s'installe durablement. De l’industrie au retail, de la banque à la santé, la maîtrise de la donnée est devenue un enjeu opérationnel, stratégique et réglementaire. Les métiers de la Data s’imposent désormais dans tous les secteurs.
Conséquence : les organisations recherchent à la fois des profils techniques capables de construire les plateformes Data et des profils fonctionnels capables d’analyser, fiabiliser et gouverner les données.
34 %
des entreprises de 10 salariés ou plus pratiquaient l'analyse de données en 2023
1 920
offres cadre Data Engineer recensées en 2025
3,6 %
des offres cadre de la fonction informatique concernaient la Data en 2024
Sources : Insee · Apec
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Data
Le vrai coût de l'IA : eau, énergie et la ruée sur les data centers
Data · 2026-09-06
Le vrai coût de l'IA : eau, énergie et la ruée sur les data centers
Une requête d'IA, c'est quelques gouttes d'eau. Mais à l'échelle industrielle, tout change. Décryptage rigoureux du coût environnemental de l'IA.