

Double diplômée en Économétrie Appliquée (Université de Lille) et Data Analytics (Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne), je termine mes études avec une alternance comme chargée d’études statistiques et un stage en analyse de données. Curieuse, autonome et rigoureuse, je cherche aujourd’hui un premier poste en tant que Data Analyst où je pourrai allier analyse, apprentissage continu et impact.
Analyse quantitative, économétrie, modélisation statistique et traitement de données économiques.
Approche technique de la data science : Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning, datavisualisation.
Bases slides en microéconomie, macroéconomie, statistiques et programmation (Python, R, SAS, Stata)
Langages : Python (Pandas, NumPy), R
Data viz : Power BI, Excel
Base de données : SQL (BigQuery)
Statistiques : Analyses descriptives, régressions, tests, AFC, Modélisation
Outils : Ethnos, Streamlit, GitHub
Pratique personnelle : Projets sur Kaggle, autoformation continue via W3Schools