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Présentation
Issu d’un parcours scientifique, j’ai élargi mes compétences en réalisant :
– la formation de Data Analyst avec Openclassrooms en 1 an (10 projets professionnalisants avec mises en situation dans diverses entreprises). Les cours proposés sont réalisés en partenariat avec ENSAE -ENSAI et Centrale Supélec.
– le parcours « Devenir Analyste de données » de LinkedIn Learning en 3 mois.
Mes projets professionnalisants (voir portfolio et profil LinkedIn) ont été réalisés sous Python ou SQL, et j’ai travaillé :
– pour les représentations graphiques : avec Seaborn, Matplotlib, Plotly , Tableau, PowerBI, Knime
– pour les analyses statistiques : avec Scikitlearn et Stasmodel + Anova, test de student, Chi2, corrélation linéaire…
– pour l’écriture des scripts : avec Jupyter Notebook, IBM database2
– pour le traitement non supervisé des données : Analyse en Composantes Principales, K-means, Classification Ascendante Hiérarchique…
Diplôme et certification obtenus, je souhaite proposer mes compétences en data analyse à des clients en IdF avec télétravail partiel ou total dans les secteurs de la santé, l’environnement, les technologies, l’énergie, les transports, l’immobilier, la distribution, les banques, mais je reste ouvert.
J’aime tout ce qui demande rigueur, analyse et aussi réaliser des missions de service.
Mes softs skills : consciencieux – persévérant – esprit d’analyse – polyvalent – empathique.
Le bricolage, l’informatique (montage vidéos, retouche photos, récupération de données, installation antivirus,pack office, paramétrage navigateur…) occupent entre autres mon temps libre.
Expériences et références
Créez et utilisez une base de données immobilière
Je suis data analyst chez Laplace Immo, un réseau national d’agences immobilières. Le directeur pense que l’agence doit se démarquer de la concurrence en créant un modèle pour mieux prévoir le prix de vente des biens immobiliers.
Ma mission est la création de la base de données permettant de collecter les transactions immobilières et foncières en France. Puis j'utiliserai ensuite cette base pour analyser le marché et aider les différentes agences à mieux accompagner leurs clients.
Attendus :
- Créer le schéma d'une base de données :
Réaliser le Dictionnaire de données, le Diagramme de classe, le Schéma relationnel
- Mettre à jour un catalogue de données
- Charger des données dans une base de données en créant des tables dans un SGBDR
- Effectuer des requêtes SQL pour répondre à une problématique métier
Optimisez la gestion des données d'une boutique
Je suis Data Analyst chez Bottleneck, une boutique qui vend du vin. le gérant veut obtenir une base de données à jours, et analyser les différents produits vendus pour cibler sa clientèle.
Attendus :
- Classifier différents types de données
- Gérer les erreurs et les incohérences présentes sur des données stockées
- Réaliser une analyse univariée pour interpréter des données
Analysez les ventes d'une librairie avec Python
Je suis consultant Data Analyst chez Lapage, une grande librairie généraliste en ligne très réputée. je suis directement rattaché au service Marketing.
J'interviens car l’entreprise souhaite faire le point après deux ans d’exercice, et pouvoir analyser ses points forts, ses points faibles, les comportements clients, etc.
Attendus :
- Réaliser une analyse bivariée pour interpréter des données
- Réaliser un test statistique (Anova, Khi-2, Pearson)
- Analyser des séries temporelles
Domaines d'expertise
Formations
Data Analyst
- Diplôme "Data Analyst" enregistré au RNCP niveau 6 (Bac+3/4), Openclassrooms :
Analyses de 10 projets professionnalisants détaillés sur mon profil LinkedIn :
- Créer et utiliser une base de données immobilière avec SQL
- Créer le schéma d'une base de données.
- Effectuer des requêtes SQL pour répondre à une problématique métier.
- Mettre à jour un catalogue de données (Power BI).
- Créer des tables dans une base de données (IBMdatabase2).
- Réaliser une étude de santé publique au sein de la FAO (aide aux pays en sous-nutrition)
- Utiliser des Librairies (Numpy, Pandas)spécialisées pour les traitements data.
- Créer un environnement de développement (Jupyter Notebook) et manipuler des DataFrames en Python .
- Réaliser des dashboards.
- Analyser les ventes, les points forts/faibles et les comportements clients d'une librairie
- Réaliser une analyse bivariée et interpréter des données issues des tableaux de bord (Matplotlib, Seaborn).
- Réaliser des Tests statistiques (Anova, Khi-2, Pearson).
- Analyser des séries temporelles.
- Produire une étude de marché (entreprise agroalimentaire s'ouvrant à l'international)
Explorer, gérer les erreurs/incohérences présentes sur des données stockées pour synthétiser des variables.
- Effectuer un clustering simple (Classification Ascendante Hiérarchique, K-means)+ACP.
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