Description

Vous cherchez à exploiter pleinement vos données pour améliorer vos performances et automatiser vos processus ? Je mets à votre service mon expertise en Data Science et Intelligence Artificielle pour transformer vos données en leviers de décision concrets. Diplômée d’un Master en Data Science & IA, j’ai mené des projets allant de la modélisation prédictive (Random Forest, XGBoost, etc.) à la conception de systèmes OCR en Python avec Tesseract et OpenCV, ayant permis de réduire de 30 % le temps de traitement documentaire. Je maîtrise l’analyse et la visualisation de données (Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Power BI), la gestion et l’optimisation de bases de données (SQL Server, MySQL, Oracle) ainsi que l’intégration dans des environnements techniques comme Docker et Hadoop. Ma valeur ajoutée ? Une approche complète, du nettoyage des données à la mise en production, pour livrer des solutions fiables, exploitables et adaptées à vos objectifs métiers. J’interviens sur des projets tels que l’automatisation de processus, la création de tableaux de bord interactifs, la segmentation et le scoring, ou le développement d’outils IA sur mesure.

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ALSA Casabus Transport
Projet de Fin d'Études Master (Stage)
February 2025 - July 2025 (5 months)
Développement et déploiement d'une solution d'intelligence artificielle analyser les comportements de conduite et identifier les Conception d'un pipeline complet : EDA, fusion de sources, feature engineering, traitement du déséquilibre (SMOTE), modélisation (Random Forest, XGBoost, ...) et validation sur données réelles. Création d'une interface interactive pour l'exploitation terrain. Environnement technique : Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), SQL server, Jupyter Notebooks.
Python SQL Server HTML/CSS/JS Machine learning Analyse de données
Al-Maghrib (BAM),
Stage en Data Science et Intelligence Artificielle-Barid
March 2024 - June 2024 (3 months)
Morocco
Conception et déploiement d'un système de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour automatiser le traitement des courriers. Contribution à l'amélioration du processus de tri postal, réduisant les erreurs humaines et augmentant la rapidité de traitement. Intégration du système OCR avec les technologies existantes de BAM, utilisant Python, OpenCV, et Tesseract. Résultats : Accélération du traitement postal de 30 % et diminution des erreurs de tri.