Mekki MOURADI
Data Analyst
Rabat, Maroc
À Propos
Data Analyst Junior avec une solide expérience en marketing numérique et des compétences approfondies dans l’utilisation de Microsoft Excel, SQL, Tableau Software et Python.
Compétences & Outils
1. Utiliser POSTGRESQL pour traiter, filtrer, et analyser les données par le biais de
- Aggregate Functions
- Subqueries
- Joins, Union and Set Operations
- CTEs and Window Functions
- A/B Testing
- CASE, IF and Conditional Functions
2. Utiliser Tableau Software pour:
- Effectuer des analyses exploratoires
- Analyser les données et identifier les tendances
- Visualiser les données et apporter des recommendations
- Créer des dashboards interactifs et reporting
3. Utiliser Meta Ads Manager et Google Ads pour:
- Déterminer et créer les audiences
- Créer, déployer, analyser et optimiser les campagnes publicitaires
- Utiliser les outils de reporting pour analyser et formuler des recommendations
Certifications
2024 // Meta
2023 - 2024 // UC Davis
2023 - 2024 // UC Davis
2023 - 2024 // Macquarie University
2023 // IBM
2023 // Google
2023 - 2024 // University of Michigan
SQL Projets
Utiliser SQL et Tableau pour manipuler, analyser et visualiser les données
Utilisez SQL pour analyser les données et répondre aux questions commerciales (nombre de postes par niveau d’expérience, top 5 des postes les plus fréquents par titre, salaire total par catégorie de poste, etc..)
Utiliser les Fonctions de Jointure
SQL pour combiner des données provenant de deux ou plusieurs tables (inner join • left and right join • join feat where • join feat aggregate functions • join more than 2 tables)
Utiliser les instructions CASE pour effectuer des évaluations conditionnelles (case statements conditions • SQL joins and aggregate functions • data transposition using CASE clause)
Utiliser les Fonctions de Dates pour manipuler et extraire les données (current_date, current_time, current_timestamp • age • extract • to_char)
Utiliser les Requêtes Complexes de Récupération pour extraire les données (where • joins • aggregate queries • nested queries)
Utiliser les Fonctions d’Aggregation pour analyser les données (count • select distinct • group by • having • sum • min & max • average • round)
Utiliser les Fonctions de Chaînes de Caractères pour modifier et nettoyer les données (length, left, right • upper, lower, initcap • replace • trim, ltrim, rtrim • concatenation • substring • string aggregation • coalesce)
Manipuler des bases de données • tableaux • clés primaires • clés étrangères • index
Utiliser les Fonctions de Fenêtrage pour effectuer le calcul de totaux cumulatifs, de moyennes mobiles et de classements (ranking • ntile • aggregate functions • window frames • grouping sets, rollup and cube
Manipuler la database via des commandes et fonctions SQL pour répondre aux besoin de l’analyse (select distinct • aggregate functions • case statements • common table expression • window functions)
Utiliser toute la panoplie de fonctions que nous offre SQL pour récupérer, modifier, extraire, et trier les données (aggregate functions • case statement • transposition • subqueries • … )
Comprendre et déterminer les clauses à utiliser selon le degré de flexibilité nécessaire (where • joins)
Manipulation de la database via pgAdmin 4 (create if not exists • insert into • update set where • delete from where • drop)
Extraire et Traiter les données de la base de données pour répondre aux besoins d’analyse de l’entreprise (JOINS • fonction SUM • synthèse des résultats de l’analyse)
Répondre aux besoins de l’analyse via différentes techniques de Nettoyage de Données (détection et suppression des doublons • instructions CASE • gestion des valeurs nulles)
