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Encadrement des TP d'électronique et d'optique à l'IUT d'Orsay :
• Introduction aux circuits électriques et aux appareils de mesure
• Fonctionnement d'une diode
• Circuits RC, RL et RLC
• Introduction à l'optique géométrique : Lentilles, téléscope, réfractomètre
• Introduction à l'optique ondulatoire : polarimètre, spectromètre
• Mise en place d’un montage expérimental d’optique pour effectuer des expériences sur des semiconducteurs.
• Analyse des données expérimentales avec Python, Jupyter, Matplotlib, Numpy et Pandas.
• Modélisation et simulation des données à l’aide de Scipy et LMfit afin de reproduire les données expérimentales et comprendre les phénomènes physiques observés durant les expériences.
• Contribution à la publication de 3 articles scientifiques.
• Publication d’une thèse centrée sur l’étude de semiconducteurs dénommés les préovskites hybrides 2D.
Prévision de séries temporelles appliquée à la consommation énergétique des bâtiments :
• Collecte, transformation, analyse et prétraitement des données à l'aide de Pandas, Numpy et Matplotlib.
• Développement des modèles de Machine Learning pour prévoir la consommation énergétique des bâtiments.
• Déploiement des modèles de sous forme d'API afin de les rendre accessibles aux applications tierces.
• Encadrement des data scientists, data analysts et développeurs travaillant sur le projet.
Administration du Cloud AWS :
• Mise en place de l’Organisation pour le département de R&D.
• Création des utilisateurs et groupes dans IAM Identity Center pour centraliser la gestion des droits d’accès.
• Création des SCP et Permission sets pour gérer les droits et permissions des utilisateurs.
Guide et accompagne des aspirants Data Scientists grâce à un mentorat personnalisé :
• Aider les étudiants à comprendre les concepts fondamentaux, frameworks et méthodologies en Machine Learning.
• Orienter les étudiants à travers des projets pratiques et des exercices sur des problèmes concrets.
• Aider les étudiants à déboguer et optimiser leurs modèles pour améliorer les performances et la mise à l'échelle.
Formation professionnalisante composée de 8 projets (disponibles sur mon Github).
Compétences acquises :
• Collecter et préparer des données en vue de l’analyse.
• Faire des analyses statistiques.
• Communiquer ses résultats à l’aide de graphiques pertinents.
• Développer des modèles de Machine et Deep Learning en Python.
• Traiter et exploiter des données non structurées avec Tensorflow et Hugging Face.
• Déployer un modèle d’IA via une API dans le web à l’aide de Flask, Docker et Amazon EC2.
• Déployer une architecture Big Data dans le cloud avec Amazon EMR et Pyspark.
• Créer des dashboards dynamiques à l’aide de Streamlit ou Dash.
Licence de Physique Appliquée
Master de Physique spécialisé dans l’Optique et l’interaction lumière-matière.
Intitulé : « Dynamique de recombinaison et propriétés excitoniques dans les pérovskites hybrides 2D »
Demandez un devis gratuitement en indiquant vos besoins, nous avertirons immédiatement Gabriel Chehade de votre demande