Python (Pandas, Scikit-learn, NumPy, Matplotlip, Seaborn, Plotly,)


Titulaire d’une triple compétence en finance, statistiques et data science, je suis passionné par l’univers de la donnée et les enjeux de sa transformation digitale. Je souhaite rejoindre votre structure en tant que Data Scientist, pour exploiter la valeur des données au service de la performance et de la décision stratégique. Mon objectif : c’est concevoir des solutions innovantes, concrètes et à fort impact, en combinant rigueur analytique et vision métier.
Examen validé à 100%
Mention "ASSEZ BIEN"
Mention "ASSEZ BIEN"
Langages de Programmation : Python, R, Java, Stata, SAS, SPSS, QGIS, GAMS, EViews
Outils et Environnements : Jupyter Notebook, Dataiku DSS, GitLab, Deepnote, VS Code, Power BI
Machine Learning : Classification, Clustering, Régression, KNN, RNN, Webscraping, Text mining, XGBoost
Apprentissage Profond (Deep Learning) : Réseaux de Neurones, Keras, TensorFlow, PyTorch
Data Engineering : SQL, PySpark, FastAPI, API
MLops (Pratiques Opérationnelles en Machine Learning) : MLflow, Docker, Airflow
Systèmes d'exploitation : Linux & Bash, Docker
Automation of CI/CD processes with GitHub Actions
Analyses de données : ACP, AFC, ACM et clarification
Analyses des séries temporelles : AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA, ARCH
Skilled in statistical analysis (Test de Fisher, test de Pearson, Dickey-Fuller, Shapiro, ANOVA)
Python (Pandas, Scikit-learn, NumPy, Matplotlip, Seaborn, Plotly,)
R (Shiny, ggplot2, dplyr)
SAS
SQL
SPSS
Java
Nous avons analysé les données de véhicules afin de prédire avec précision leurs émissions de CO₂ à l’aide d’algorithmes de machine learning. Grâce à une approche méthodique appuyée par des visualisations, nous avons identifié les modèles les plus écologiques. Nos résultats montrent une moyenne de 150 g CO₂/km, avec une réduction potentielle de 25 % si 20 % des véhicules passaient à l’électrique. Ce changement représenterait une économie de 50 €/tonne de CO₂ évitée, avec un impact financier positif via les incitations fiscales et la baisse des coûts liés à la pollution.
Chef de projet en intelligence artificielle, DataScientest - 5 mois
Karaté: 9 ans de pratique, Danse Salsa: 7 expériences, Voyage: Espargne, Suisse, Belgique
Chef de projet en intelligence artificielle, DataScientest - 5 mois
Machine Learning with PySpark, DataScientest - 1Mois
SQL for Data Science, DataScientest - 1 mois
Time Série Analysis with Python, DataScientest - 1 mois
Docker, DataScientest - 1 mois
Python for Data Science, DataScientest - 1 mois
Bash and Linux, DataScientest - 1 mois
Gestion des projets, CEGOS-France - 1 mois