Ce que je peux vous apporter
✅ **Détection d'Insights**
✅ **Aide à la décision**
✅ **Analyse de tendances**
✅ **Résolution de problèmes**
✅ **Esprit critique**
✅ **Amélioration continue**
Compétences Techniques
| Data Engineering | Data Analysis | Data Computing & Bases de Données |
|---|---|---|
| Python, SQL, AWS, Hadoop, Pyspark, Docker, Git | Kibana, Power BI, Excel, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn | Scikit-learn, TensorFlow, MySQL, PostgreSQL |
Analyse des accidents routiers en France des mineurs de -10 ans
Ce projet a pour but de sensibiliser aux dangers de la route pour les plus jeunes. J'ai réalisé une analyse exploratoire avant de prédire la gravité des accidents en fonction de plusieurs facteurs.
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Dashboard d'analyse des ventes de forfaits téléphoniques
Ce projet explore les données de ventes de SmartFun Telecom Ltd, notamment les forfaits téléphoniques, fournissant des insights grâce à des visualisations et analyses statistiques. Visualisation de données avec Power BI, analyse de ventes de forfaits téléphoniques, analyse temporelle, création d’user-story afin de définir les KPI, modélisation des données fournis.
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Dashboard d'analyse de recouvrement de créances
Ce projet analyse les données de recouvrement de créances, fournissant des KPI clés à travers des visualisations et analyses statistiques. Visualisation de données avec Power BI, création d’un dashbord contenant les insights corrects avec l’analyse de créances , le calcul du DSO(Délai de paiement des Créances moyen ), créance cumulée et taux de recouvrement.
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Machine Learning Supervisé
J'ai construit un modèle de régression pour prédire la consommation énergétique de bâtiments, évalué avec des métriques comme RMSE, R² et MAE. Différents algorithmes ont été testés : SVR, RandomForest, Elastic Net, LGBM.
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Machine Learning Non Supervisé
Projet de clustering de données clients e-commerce avec K-means, DBSCAN et PCA, pour segmenter les clients en groupes significatifs.
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