Maîtrise du logiciel, de ses packages d’analyse (rstats, tidyverse, data.table, …) et de ses outils de rendu (R Markdown, applications RShiny, Blogdown…)
Bonne connaissance générale du langage et de ses librairies d’analyse de données et de machine learning (pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn…)
Maîtrise complète
Pack office, Logiciels de gestion de versions (Git, Subversion), LaTex, Markdown
Anglais et Espagnol : Lus, parlés et écrits couramment.