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Fort d’une experience de quatre ans en tant que data scientist et project manager, je vous accompagne dans vos projets de Data Science : de la définition de vos cas d’usages jusqu’à la validation de votre modèle de machine learning, tout en passant par l’exploration et le nettoyage de vos données.
Je réalise des missions en tant que Data Scientist / Data Analyst et couvre les domaines suivants :
- Exploration, nettoyage, préparation de la donnée
- Visualisation de la donnée
- Migration
- Collection et enrichissement de la donnée (Web scraping)
- Création de modèles de machines learning :
- Classification et clustering
- Systèmes de recommandations
- Réseau de neurones
- NLP
- Programmation : Python, Scala
- Base de données : MySQL, SQLite, Hive, MongoDB, Neo4j, Gremlin
- Librairies : Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn, MLLib, Keras, NetworkX, PySpark
- Framework : Spark
- Visualisation : Tableau, Superset
- Management : Agile, Jira, Trello
Je dédie aussi une partie de mon temps à la formation, et ai réalisé un certain nombre de formation en Data Science, Python et SQL pour Jedha, Dawan et Human Coders.
Je suis actuellement mentor pour le compte d’OpenClassrooms et accompagne des étudiants dans en formation/reconversion.
N’hésitez pas à me faire part de vos besoins, je tenterai de vous répondre au mieux et dans les plus brefs délais.
- Mise en place et coordination d’atelier ayant pour but de définir les besoins en terme algorithmique ainsi que les objectifs métiers.
- Participation à la conception de la stratégie « data », du choix des données ainsi qu’à la sélection des algorithmes.
- Programmation et conception en Python du POC composés de plusieurs cas d’usages :
• Conception d’un algorithme de rapprochement de texte.
• Conception d’un réseau de neurones faisant de la classification de texte «multi-label ».
- Création de contenu pédagogique afin de faire monter en compétence les différents acteurs du projet à la data science.
- Communication des résultats aux équipes métiers ainsi qu’au management du groupe.
- Participation au développement d’un système de recommandation sur la base d’un réseau de neurones (RBM) afin de produire une recommandation personnalisée pour les utilisateurs fréquents.
- Création d’un système de recommandation sur la base d’un graphe connecté ayant pour but de faire de la recommandation de vidéos en temps réel.
- Participation au développement et déploiement en production d’un système de recommandation sur la base d’un algorithme de clustering et d’un arbre de décision, pour produire une recommandation personnalisée aux utilisateurs peu fréquents et non connus de la plateforme.
- Participation au développement et déploiement d’un système de recommandation (ALS) dans le but d’étendre la recommandation personnalisée à de nouveaux opérateurs télés.
- Analyse ad-hoc du comportement de visualisation des utilisateurs dans le but de faire du ciblage publicitaire et marketing.
- Mise en place et coordination des workshops de l’équipe analytics afin de déterminer les cas d’usages «data» pour les équipes commerciales B2B.
- Étude exploratoire sur les données de vente B2B.
- Clustering des données clients ayant pour but de déterminer les tendances de consommation des clients similaires.
- Création d’un outil de prospection de nouveaux clients ayant pour but de supporter les équipes commerciales.
- Création d’un système de recommandation de produits aux clients existants.
- Participation à la création des premiers cas d’usages « data » du groupe Clarins.
- Création de KPIs et dashboards pour les équipes CRM ayant pour but de monitorer l’acquisition et la rétention de clients.
- Création de KPIs et dashboards pour les équipes e-commerce afin de monitorer les ventes à l’international.
- Nettoyage et traitement des données historiques de ventes en ligne pour Clarins et ses marques affiliées.
- Migration des données brutes en XML et JSON vers des tables SQL sur Hadoop.
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