Alison Temin

Data Scientist

Remote from Nice

  • 43.7018
  • 7.2683
  • Indicative rate €333 / day
  • Experience 2-7 years
  • Response rate 100%
  • Response time 1h
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Part time, Evenings & week-ends

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Location and geographical scope

Location
Nice, France
Remote only
Works remotely most of the time

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months
  • ≥ 6 months

Verifications

Languages

  • Anglais

    Full professional proficiency

  • Français

    Native or bilingual

Skills (12)

  • Frameworks
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Languages
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced

Alison in a few words

Data Scientist depuis trois ans, j'ai travaillé sur un projet de E-Santé durant lequel j'ai pu faire du Data Mining et du Machine Learning avec le langage R. J'ai également fait du Deep Learning pour faire de la classification prédictive avec Python et le Framework TensorFlow. Durant an, j'ai été data scientist sur des projets de data marketing dans le but d'optimiser le ROI (retour sur l'investissement) et de cibler au mieux les campagnes marketing selon les campagnes du clients. Je développe également des dashboard côté client et côté serveur pour visualiser des données traitées tirées des données récoltées à l'état brut.

Passionnée de data science, je suis sérieuse, curieuse et adore relever de nouveaux défis sur de nouvelles problématiques.

J'ai eu l'opportunité de donner divers séminaires (dont certains en anglais) autour de la data science et notamment du Deep Learning avec le framework TensorFlow.
En parallèle de mon emploi de consultante, je continue de donner cours et séminaires autour de ces mêmes sujets.

Experience

Datacorp innovation

Digital Agency and IT company

Consultante

Nice, France

September 2019 - Today

Consultante en mission chez Orange en tant que Product Integration

MBDS

Education & E-learning

Intervenante

Nice, France

October 2019 - Today

Je donne des cours et des séminaires sur le thème de la data science aux élèves de Master MBDS.
J'encadre également des élèves sur la réalisation de leurs projets d'années sur le thème de la santé et l'analyse d'images.

MBDS

Medical field

Data Scientist

May 2017 - May 2018

Le projet Big Bridge – SE est un projet de e-santé visant à prévenir les personnes présentant des risques selon leur pathologie en cas d’un fort taux de pollution dans Nice.

Durant la première partie de mon stage, j’ai pris en main l’environnement Oracle du projet avec Hadoop et Hive. J’ai ensuite montré la corrélation entre la qualité de l’air et son impact sur la santé en réalisant divers algorithmes avec le langage R (clustering avec K-means, Maps, Random Forest).

Durant la seconde partie de mon stage, j’ai automatisé la prise de décision : définir si une personne présente un risque ou non selon sa pathologie (son profil) et le taux de pollution. Ici, j’ai utilisé le framework Tensorflow et la surcouche Keras avec Python. J’ai entrainé un réseau de neurones multicouches à prédire si une personne était à risque ou non.


Durant ma dernière année universitaire, j’ai continué à travailler sur ce projet durant 8 mois. Nous avons créé une application mobile où l’utilisateur pouvait entrer diverses informations le concernant. Nous avons également réalisé un web service allant chercher les données sur la qualité de l’air. J’ai ensuite réalisé une étude croisée en temps réel afin de prédire si la personne présentait un risque selon la pathologie et la qualité de l’air actuelle. J’ai réalisé cet algorithme avec le langage R après avoir fait une comparaison des différents algorithmes (Random Forest, SVM, k-neigbors …). En cas de risque, l’utilisateur se voit notifié sur son mobile.

Net Solution Partner

E-commerce

Data Scientist

July 2018 - Today

NSP fait du tracking web et mobile pour ses clients (compagnies aériennes, services …). Chaque jour, un flux important de données à l’état brut est récolté et stocké en base de données. Ma mission a été de faire entrée l’entreprise dans le monde du Big Data et de la data science en étant la première data scientist de l’entreprise.
Les problématiques principales des clients sont les suivantes : comment optimiser le ROI (retour sur l’investissement), pouvoir cibler les campagnes marketing selon les habitudes et préférences des personnes.
Durant mon alternance, j’ai donc été amenée à travailler sur diverses problématiques et cela m’a demandé de m’adapter aux différents métiers abordés afin de me mettre à la place du client pour répondre au mieux à ses besoins.
Sur tous les projets sur lesquelles j’ai travaillé, j’ai tout d’abord réalisé des procédures stockées avec Microsoft SQL Server en T-SQL dynamique ainsi que des Job SQL permettant d’automatiser ces scripts. J’ai moi-même réalisé les algorithmes de ces procédures afin de nettoyer les données et de faire un pré-traitement afin d’avoir le format souhaité pour l’analyse (et seulement les données pertinentes).
J’ai ensuite, avec le langage R et Python, mis en place et appliqué différents algorithmes de Machine Learning. Dans un premier temps, j’ai fait du clustering non supervisé avec la technique de partitionnement K-means. J’ai fait du prédictif avec la technique Random Forest afin de prédire le comportement des clients.
J’ai ensuite présenté les différents résultats aux clients.
La seconde partie de mon alternance a consisté en l’implémentation de trois solutions marketing dans la solution web de NSP. J’ai donc développé côté serveur des algorithmes en Adobe ColdFusion et côté client des rapports et graphiques (visualisation de données) en JavaScript avec les librairies Highcharts et D3js.

Education

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