Antoine Marti

Pour cette mission de 13 mois, j’ai eu à m’impliquer et gérer des projets de Data Science.

- Prise en compte des besoins métiers en matière d’analyse

- Créer et éditer des modèles statistiques pour soutenir les analyses prédictives de ventes

- Examiner les plans de test et surveiller le processus de test pour s’assurer que les résultats commerciaux sont testés

- Effectuer des analyses à partir de données disponibles sous différents formats et provenant de différentes sources

- Contribuer à l’amélioration et la création de normes établies par l’équipe ou le service

- Concevoir et fournir du matériel de formation pour les utilisateurs finaux

- Maintenir la qualité des dictionnaires de métadonnées en ajoutant/modifiant des descriptions ou des données

- Vérifier les standards de qualité des données collectées

- Clustering, arbre de décision, réseaux neuronaux artificiels…

- Programmation objet, infrastructure distribuée, CI/CD

Mission de 7 mois dans le retail (Rennes) : exploitation de la donnée pour une chaine de magasins spécialisés. Après avoir nettoyé et préparé les bases, j’ai structuré et analysé les données pour sortir des tableaux de bords automatisés pour la direction. J’ai aussi pu mener de la statistique multivariée.

a. Analyse de comportement de prospects, comportement pré achat,

b. Calcul d’impact média, de ROI, d’effet des communications sur les ventes, d’incrément

c. Analyses des acheteurs, de leur comportement, de leur panier, de leur fréquence

d. Segmentation RFM, typologie par types d’âges

Mission de 9 mois, Data Science en distribution (Paris) : j’ai monté une typologie client à partir d’une base de données de clients d’un magasin (données d’achats et des variables sociologiques)

a. Animation des ateliers avec les métiers (marketing, communication), définition des besoins.

b. Etats des lieux de la donnée disponible, accessible, travail des Data Set. Ajout d’open Data.

c. Construction des variables à partir des liens existants entre les variables actives et les variables de contrainte

d. Premier jet de la segmentation, puis identification des dimensions structurantes de cette V1.

e. Validation, déploiement de la segmentation dans le SI client. Puis présentation des travaux, et aide à la rédaction des fiches de groupes.