Yoann Blanchet
Je suis
Data Analyst certifié Power BI (PL-300), avec plus de 10 ans d’expérience en analyse et automatisation de données.
Après une carrière orientée sur la conception d’outils métier et l’optimisation de reportings, j’ai consolidé mon expertise grâce à des formations reconnues (École des Mines de Paris – DataScientest, DataBird, Data Upskilling).
Mes domaines de compétence :
- - Analyse & préparation de données : SQL avancé, Python (Pandas, DuckDB), automatisation de reportings
- - Business Intelligence & Dataviz : Power BI (DAX, Power Query, Data modeling), Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Streamlit), Excel (expert)
- - Communication & collaboration : restitution claire, accompagnement des métiers, optimisation de la prise de décision
Mon objectif : transformer la donnée en indicateurs fiables et actionnables, pour aider les équipes à piloter leur activité avec précision et efficacité.
Expériences
- Automatisation des rapports hebdomadaires → réduction de 30% des délais de pilotage métier
- Mise en place d’indicateurs de performance → amélioration mesurable de l’efficience des équipes
- Conception de tableaux de bord Power BI (KPI commerciaux) → suivi client renforcé et accélération des décisions stratégiques
- Collaboration directe avec les directions métiers pour adapter le reporting aux besoins stratégiques
Environnement technique : Power BI (DAX, Power Query), SQL, Excel
- Analyse & exploitation des données : segmentation clients, détection d’anomalies, analyses réglementaires (AGIRA), suivi de la productivité
- Automatisation & bases de données : développement Access/VBA et automatisation des reportings → réduction de 40% des délais de livraison
- Accompagnement & formation : montée en compétence des utilisateurs (suite Office et outils internes)
- Projets transverses : participation à des groupes projets pour fiabiliser les flux de données et optimiser les processus analytiques
Environnement technique : Excel (expert), VBA, Access
Projets
Optimisation de la Supply Chain avec Power BI
- Développement d’un tableau de bord interactif pour analyser 180 000 transactions logistiques et commerciales
- Mise en place d’un modèle en étoile, de mesures DAX avancées (classes ABC, CA cumulé, OTD) et d’alertes sur anomalies de données
- Résultats : amélioration de l’OTD, augmentation du CA sur les produits stratégiques, gain de temps substantiel sur le reporting et identification d'une rupture de pipeline
Analyse des performances commerciales de l’entreprise GameShop
- Analyse de données de ventes internationales pour identifier les produits phares, la saisonnalité et l’impact des canaux de distribution
- Formulation de recommandations stratégiques pour le marketing, la finance et la gestion produit
Apprentissage de SQL par répétition espacée
- Administration d'environnements virtuels sur PyCharm
- Création d'un projet Streamlit
- Initialisation et maintenance du base de données DuckDB
- Gestion de la Code Quality et de la CI avec GitHub
- Déploiement d'un système d'apprentissage par répétition espacée sur Streamlit Community Cloud
Compétences
Languages
Python
Bash
Manipulation de données
SQL
DuckDB
Pandas
NumPy
Visualisation des données
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Power BI
Data Apps & APIs
Streamlit
FastAPI
Collaboration & Best Practices
GitHub
Black
Formations
Formation Analytics Engineer | DataBird
Septembre 2025 - Novembre 2025
- SQL avancé & BigQuery : optimisation des requêtes, partitionnement, clustering, gestion des coûts cloud
- ETL/ELT avec Fivetran : ingestion et automatisation des flux de données
- Modélisation avec dbt : architecture médaillon, création et documentation de modèles, tests et mise en production
- CI/CD & Git : bonnes pratiques de développement collaboratif, mise en production continue
- Projet pratique : réalisation d’un modèle de données optimisé, validé en peer review et exploité via un dashboard BI
Programme intensif dédié à la montée en compétences vers un rôle d'Analytics Engineer / Data Analyst Full-Stack :
Objectif : maîtriser toute la chaîne de valeur de la donnée, de l’ingestion à l’analyse, et répondre aux besoins croissants des entreprises en Analytics Engineers / Data Analysts Full-Stack
Mars 2025 - Septembre 2025
- Bash & Git : bonnes pratiques d’automatisation et de versioning collaboratif
- SQL avancé : jointures, agrégations, CTE, window functions
- Python : environnement virtuel, manipulation de données (Pandas, JSON, DuckDB), développement d’applications
- Applications data : APIs avec Streamlit et FastAPI
- Projets pratiques : consolidation des acquis sur des cas concrets valorisables en portfolio
Programme de plus de 100h, destiné à aligner compétences techniques et attentes marché :
Objectif : consolider un profil Data, capable de couvrir l’ingestion, le traitement, l’analyse et la restitution des données.
Formation Data Analyst | DataScientest
Novembre 2024 - Juillet 2025
Certificat délivré par l'Ecole des Mines de Paris - PSL
- Python & SQL : manipulation, nettoyage et analyse de jeux de données massifs
- Datavisualisation & Storytelling : Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Machine Learning supervisé et non supervisé : classification, régression, clustering, réduction de dimension
- Extraction de données : text mining, webscraping
- Business Intelligence : modélisation, DAX, Power Query, Power BI
Formation certifiante de 370h, orientée pratique :
Mise en pratique à travers un projet fil rouge sur des données réelles, restitué en soutenance, démontrant la capacité à transformer la donnée brute en insights actionnables.
Septembre 2009 - Août 2010
Licence professionnelle : Système Informatique et Logiciels | Option Programmation en Environnement Réparti
- Conception, développement et test de logiciels : C++, Java
- Applications web : HTML, PHP, CSS
- Systèmes d'information et gestion des bases de données : SQL
- Administration des systèmes et des réseaux : Linux - Bash
- Conduite de projets
Réalisée en alternance