Une seule source de vérité pour toute l'entreprise.
Boutique en ligne, caisse, CRM et tableurs réunis dans un modèle propre, testé et documenté avec Snowflake, SQL et Python, ou des outils adaptés aux petites équipes.
NouveauDécouvrez Data Canvas
Analytics,
Analytics engineer
Analytics,
engineered.
Je transforme des données éparses en modèles fiables, en reporting automatisé et en tableaux de bord auxquels on peut vraiment se fier, et je partage ce que j'apprends en chemin.
Nouveau, gratuit et privé
Data Canvas.
Déposez n'importe quel tableur et obtenez en quelques secondes un tableau de bord prêt à présenter. Des graphiques intelligents, des titres rédigés à partir de vos chiffres et des diapositives prêtes pour Keynote ou PowerPoint.
Comprend les fichiers désordonnés
Trouve la vraie ligne d'en-tête, ignore les titres, totaux et notes, et lit les dates, montants et pourcentages dans tous les formats.
Choisit les bons graphiques
Tendances, classements, parts, répartitions et évolutions, chacun avec un titre comme « Chiffre d'affaires en hausse de 18 % sur un an ».
Prêt pour vos diapositives
Copiez n'importe quel graphique dans Keynote ou PowerPoint, téléchargez des diapositives en 4K ou présentez en plein écran depuis le navigateur.
Privé par conception
Votre fichier est lu dans votre navigateur et n'est jamais envoyé. Sans inscription, sans IA, sans suivi.
Tout ce dont vos données ont besoin. Rien de superflu.
De l'analytics engineering qui transforme les données brutes en chiffres fiables, livrés automatiquement.
Tout voir d'un coup d'œil.
Des tableaux de bord Power BI conçus autour des décisions que vous prenez, actualisés automatiquement.
Des rapports qui se construisent tout seuls.
Des automatisations en Python et Google Apps Script qui collectent, nettoient et envoient les données selon un planning, avec des contrôles qui détectent les erreurs en premier.
Des réponses, pas seulement des chiffres.
Quels produits, clients et canaux génèrent vraiment des bénéfices, ce que disent les tendances et quoi faire ensuite.
Une présence qui performe.
Des sites rapides et sécurisés, avec l'analytics intégré dès le premier jour.
Carrière
Postes en analytics et engineering.
Une question sur l'analytics ou le data engineering ? J'en parle toujours avec plaisir : lancez la conversation ci-dessous.
Lancer la conversationConstruit, pas seulement raconté.
Des projets personnels où je résous de vrais problèmes de bout en bout, des données brutes à une interface soignée.
Moteur d'analyse des réseaux sociaux
Une plateforme d'analyse personnelle qui transforme les exports bruts d'Instagram en un score d'affinité pondéré par la récence pour chaque compte, avec un tableau de bord unifié sur iPhone. Conçue sans base de données externe, uniquement avec Google Drive, Apps Script et Scriptable.
Google Apps ScriptJavaScriptScriptableModélisation de données
Widgets en direct pour les transports londoniens
Un système de widgets pour l'écran d'accueil d'iOS qui planifie les trajets en temps réel à partir des données ouvertes de Transport for London, en affichant d'un coup d'œil le meilleur itinéraire, les départs et les perturbations.
REST APIsJSONScriptableWidgets iOS
Data Canvas
Déposez un fichier CSV ou Excel et obtenez un tableau de bord prêt à présenter : il détecte les dates, les mesures et les mises en page désordonnées, choisit les bons graphiques, rédige des titres à partir des chiffres et exporte des diapositives. Tout fonctionne en privé dans le navigateur.
JavaScriptLecture des donnéesGraphiques SVGVisualisation de données
Essayer Data Canvas
Ce site et son espace d'apprentissage
Conçu et construit de zéro : un site statique rapide et sécurisé avec 23 guides et aide-mémoire, des données structurées pour les moteurs de recherche, une recherche avec filtres et des mises en page prêtes à imprimer.
HTMLCSSJavaScriptSEOBuild en Python
Un code propre.
Des résultats clairs.
Le même soin dans chaque projet : du SQL lisible, du Python testé et du Swift moderne. Choisissez un langage pour le voir tourner.
Apprendre en jouant.
Des guides gratuits, des aide-mémoire imprimables, 60 énigmes de code et une préparation aux entretiens. Sans inscription, sans abonnement.
60 niveaux, SQL et Python
Data Puzzles.
De votre premier SELECT jusqu'au niveau expert. Gagnez des étoiles, débloquez des paliers et rencontrez Quack Overflow, le canard en caoutchouc qui donne des indices.
Commencer à jouer 54 fiches et un quizPréparer ses entretiens.
De vraies questions d'entretien pour analytics engineers et data analysts, avec des réponses types, un quiz avec correction immédiate et un plan sur 7 jours.
Commencer à se préparerAide-mémoire
Tous les aide-mémoireSELECTSQLAide-mémoiredf.Python et pandasAide-mémoireCOPYSnowflake SQLAide-mémoiref(x)DAXAide-mémoirefuncSwiftAide-mémoiregitGitAide-mémoire
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La version d'octobre 2025 a apporté certains des plus grands changements de Python depuis des années. Voici ce qui compte pour le travail sur les données.
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À propos
Bonjour, je suis Alessandro.
Analytics engineer et data scientist avec plus de sept ans d'expérience dans la big tech, les médias, le conseil et les services financiers. Italien d'origine et installé à Londres, je suis le plus heureux quand un processus qui prenait des heures tourne tout seul, en silence.
7+ ans dans la dataMSc avec mention4 langues7 certifications
Questions et réponses.
Que fait un analytics engineer ?
Un analytics engineer transforme les données brutes de différents systèmes en modèles propres, testés et documentés sur lesquels les tableaux de bord, les rapports et la data science peuvent s'appuyer, et automatise le processus pour qu'il s'actualise tout seul. Lire le guide complet.
Comment vous contacter ou en savoir plus ?
Utilisez la section Me contacter en bas de cette page, ou retrouvez-moi sur LinkedIn. J'aime toujours parler de données, d'analytics engineering et de projets intéressants. Me contacter.
Comment commencer à apprendre SQL ?
Commencez par SELECT, WHERE, ORDER BY et GROUP BY sur un petit jeu de données, puis passez aux jointures et aux fonctions de fenêtrage. Pratiquez un peu chaque jour plutôt que de lire pendant des heures : c'est en écrivant de vraies requêtes que l'on retient. Essayez les énigmes SQL et gardez sous la main votre aide-mémoire SQL.
Faut-il apprendre SQL ou Python en premier ?
Pour l'analytics, commencez par SQL : la plupart des données d'entreprise se trouvent dans des bases et des entrepôts de données, et SQL est demandé dans presque tous les entretiens data. Ajoutez ensuite Python pour l'automatisation, le nettoyage des données et les analyses qui vont au-delà de ce que SQL fait bien. Commencez par le guide pandas pour les utilisateurs d'Excel.
Quelle différence entre data analyst, analytics engineer et data engineer ?
Un data engineer construit l'infrastructure qui achemine les données de façon fiable. Un analytics engineer transforme ces données en modèles propres et fiables. Un data analyst utilise ces modèles pour répondre aux questions métier. Dans les petites équipes, une seule personne fait souvent les trois.
Comment se préparer à un entretien d'analytics engineer ?
Révisez les jointures, les agrégations et les fonctions de fenêtrage en SQL, soyez prêt à dessiner un schéma en étoile, connaissez les bases de dbt et d'un entrepôt de données cloud, et préparez cinq histoires STAR avec de vrais chiffres. Utilisez les fiches et le quiz de la préparation aux entretiens.
Data Canvas est-il vraiment privé ?
Oui. Data Canvas lit votre fichier dans votre navigateur. Rien n'est envoyé sur un serveur, il n'y a ni inscription ni suivi : vous pouvez donc l'utiliser avec des tableurs confidentiels. Essayer Data Canvas.
Faisons travailler
vos données.
Parlez-moi du rapport que vous refaites chaque semaine, des données auxquelles vous ne faites pas confiance ou du projet data que vous voulez mener à bien. Je réponds sous deux jours ouvrés.
alessandro@ecclesieagazzi.com
Basé au Royaume-Uni et en Italie. Ouvert au travail à distance partout en Europe et au-delà.