Description

Bonjour,

Je suis là pour vous aider si vous désirez :

- Différents algorithme de machine learning (supervisé, non-suppervisé)

- Créer des rapports (par le biais de PowerBi, Tableau ou Qlikview/Qlik Sense)

- Analyse des séries chronologiques, c'est-à-dire prévision des stocks et autres modèles de prévision

- Systèmes de recommandation tels que les recommandations de films et de musique.

- Détection de fraude

- Prédiction de désabonnement

En effet, je maîtrise :

- Qlikview, Tableau et Power BI.

- Python et les librairies Pandas, Matplotlib et Seaborn.

- SQL

- Différents algorithme de machine learning (la régression logistique, la régression linéaire, les arbres de décision, Random Forest, SVM, GBM, XGBoost, LightGBM et CatBoost)

- Deep learning (TensorFlow et Keras)

Je suis disponible pour répondre à vos besoins.

Langues

Anglais
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

QUANTIUM
Data Science
HIGH TECH
février 2021 - juillet 2021 (6 mois)
Marseille, France
• Analyse de l'ensemble des données de transaction du client et identification du comportement d'achat des clients.
• Générer des idées et fournir des recommandations commerciales.
• Utilisation de t- tests pour identifier les différentes significations entre les segments de clientèle et leur comportement d'achat.
T-test
Australia and New Zealand Banking Group
DATA SCIENCE
BANQUE & ASSURANCES
août 2020 - janvier 2021 (6 mois)
Marseille, France
• Analyse de l'ensemble des données relatives aux transactions des clients afin de prédire le salaire annuel.
• Utilisation de la régression linéaire,Random Forest et de la régression par arbre de décision pour la modélisation prédictive.
régression linéaire Random Forest régression par arbre de décision Python
Boston Consulting Group & Cie - Equipe Tuned
Data Science
CONSEIL & AUDIT
juin 2019 - avril 2020 (11 mois)
Marseille, France
• Création d'un modèle permettant de prédire les entreprises susceptibles de se désabonner de PowerCo - une société d'énergie.
• Classer les facteurs qui ont affecté le taux de désabonnement des entreprises en utilisant le classificateur Random Forest et l'importance des caractéristiques.
• Le modèle a atteint une précision de 90 %, en utilisant Keras dans TensorFlow.
TensorFlow keras