Aurélien Rimoux

Data Analyst Freelance spécialisé Power BI, Microsoft Fabric et automatisation des données. J’aide les PME et ETI à fiabiliser, centraliser et valoriser leurs données pour transformer leurs fichiers Excel en tableaux de bord clairs, interactifs et automatisés. Mon objectif : que vos équipes puissent faire confiance à leurs données et gagner du temps chaque semaine grâce à une BI moderne et fiable. 🧠Mes expertises principales : 💡 Power BI & Microsoft Fabric : création et migration de rapports, optimisation des modèles, intégration dans l’écosystème Microsoft. ⚙️ ETL / automatisation : nettoyage, transformation et automatisation des flux de données (Python, SQL, Spark). 📊 Dashboarding & Data Visualisation : conception de tableaux de bord sur mesure, intuitifs et pertinents pour vos besoins métiers. 🔍 Audit & fiabilisation de la donnée : identification des incohérences, mise en place de pipelines fiables et documentation claire. 🎓 Formation & accompagnement : montée en compétence des équipes sur Power BI et bonnes pratiques data. 🚀 Mes offres les plus demandées : Audit BI & Diagnostic des données -> pour identifier les points faibles de vos flux actuels. Création de dashboards Power BI / Fabric -> dashboards fiables, automatisés et sur mesure. Migration Power BI vers Microsoft Fabric -> transition sécurisée et modernisation de vos outils BI. Automatisation ETL / Data pipeline -> connecteurs, API, bases de données, fichiers Excel… 🎯 Les bénéfices pour vous ✅ Données fiables et cohérentes ✅ Tableaux de bord clairs et automatisés ✅ Gain de temps dans le reporting ✅ Vision complète pour piloter votre activité 🧩 Stack technique Power BI | Microsoft Fabric | Python | SQL | Spark | Scala | ETL | DAX | Dataflows | APIs | Azure 📬 Discutons de votre projet Je vous aide à évaluer rapidement vos besoins, à fiabiliser vos données et à mettre en place des outils Power BI / Fabric performants et durables.

Projet visant à fiabiliser les enquêtes d’insertion des étudiants en comblant les lacunes liées aux non-réponses. L’objectif était d’enrichir la base de données existante à partir de sources externes afin d’améliorer le taux de couverture et la qualité des indicateurs produits. Missions principales : 🐍 Développement d’un script Python de scraping pour collecter des profils LinkedIn correspondant aux anciens étudiants 🧹 Nettoyage et structuration des données issues du scraping 🔗 Croisement des profils collectés avec les bases internes pour identifier les correspondances et compléter les informations manquantes 📁 Livraison d’un fichier fiabilisé et exploitable pour les analyses d’insertion professionnelle Résultats clés : ✅ Enrichissement significatif des données d’insertion (anciens étudiants) ✅ Réduction des taux de données manquantes ✅ Amélioration de la fiabilité des statistiques transmises aux instances de pilotage

Contexte : Modernisation de la stack BI de l’entreprise afin d’améliorer la fiabilité et la valorisation des données issues des différents services (CRM, marketing, RH). Missions principales : 🔍 Audit des pratiques BI existantes pour identifier les points d’amélioration et fiabiliser la donnée 🧱 Refonte complète de l’architecture BI et migration vers Microsoft Fabric ⚙️ Développement de notebooks Spark pour l’ingestion et le stockage des données dans un Data Lake 🔄 Conception et automatisation de processus ETL (Python / SQL) 📊 Création de dashboards Power BI à destination des équipes marketing, RH et direction 🎓 Accompagnement et formation des collaborateurs à l’utilisation des outils BI Résultats clés : ✅ Données fiabilisées et centralisées dans Fabric ✅ Réduction significative du temps de reporting ✅ Meilleure visibilité des KPI pour la direction et les équipes