About Caroline
Anciennement data scientist et data analyste pendant 4 ans, je sais manipuler des bases de données pour en sortir les insights business dont vous avez besoin. En permettant un échange efficace et fréquent, je serais capable de vous aider à prendre les meilleures décisions.
De plus, ayant une casquette d'économétricienne grâce à mes études, je peux vous permettre de trouver des liens de corrélations ou de causes à effets dans vos données, ce qui permet de savoir quels sont les facteurs qui en impactent un autre.
J'ai utilisé Python et R dans mes anciennes boites. J'ai créé des dashboards avec des librairies Python (streamlit et plot.ly), ce qui peut très facilement s'appliquer à des outils comme Tableau ou Power BI.
J'ai extensivement utilisé Dataiku pour ma dernière mission, couplé avec SQL et Python. J'ai effectué des queries SQL avancées. J'ai passé les 4 certifications dataiku.
Je suis installée en ce moment à Madrid en Espagne, mais je fais souvent des allers-retours à Paris, et je serais disponible pour venir dans la boite environ 1 fois par mois si cela est nécessaire, ainsi qu'au début de la mission pour vous rencontrer.
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Experience
- La JavanessData ScientistTECHApril 2020 - June 2022 (2 years and 2 months)Paris, FrancePôle Emploi:-POC sur de la détection de fraude (usurpation de l'identité des employeurs sur pole-emploi.fr). Analyse du comportement via les logs de navigation en entraînant deux modèles: un premier non supervisé de détection d'anomalies (AutoEncoder, Isolation Forest) puis un algorithme supervisé (Random Forest). Suivi client avec des interactions quotidiennes pour comprendre ses besoins et s'y adapter.-Visualisation et mise en commun de l'ensemble du patrimoine de données de Pôle Emploi (requêtage de table Hive) et rédaction d'un rapport sur la qualité de la donnée présente dans le datalake.DGDDI (Douane):-Production d'un dashboard interactif de visualisation des effectifs via Python et streamlitInterne:-Référente data sur le sujet de l'intelligence artificielle éthique, avec des cas d'usage sur la transparence (comprendre un modèle de NLP), la discrimination (voir si un modèle de NLP comprend les personnes ayant des difficultés en français) et l'environnement (recherche sur le framework CodeCarbon)
- Royal IHCData AnalystAVIATION AND AEROSPACESeptember 2018 - July 2019 (10 months)Kinderdijk, Netherlands• Migration des bases de données de tous les services de l’entreprise, qui doivent passer par toutes les étapes de préparation pour pouvoir être utiliser à des fins logistiques• Autres projets de développements, par exemple appairer des textes n’étant pas parfaitement similaires, sous JavaScript
- Newest IndustryData ScientistTECHSeptember 2017 - August 2018 (11 months)Rotterdam, Netherlands• Création d’un département de Data Science et aide à l’inclusion de cette discipline dans les plateformes déjà existantes• Projet d’estimation du prix des habitations aux Pays-Bas. Long projet nécessitant des techniques particulières économétriques et statistiques et un enrichissement du set de données initial• Conseil pour plusieurs entreprises, en performant des analyses de données sur leur site internet
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Education
- MSc Data Science and Marketing AnalyticsErasmus University Rotterdam2020Cours pertinents : Techniques de Machine Learning, Analyses de textes (NLP), Neuromarketing, plusieurs projets de Data Science, incluant un travail avec une entreprise de construction d’un système de recommandation Mémoire de Master : « Observer le comportement des lecteurs de journaux en ligne en utilisant les cartes auto-adaptatives »
- BSc Econometrics and Operations ResearchUniversity of Groningen, Netherlands2017Cours pertinents : Mathématiques, Statistiques, Économétrie, Programmation, Actuariat, Micro & Macro-économie, Modèles Stochastiques et Marketing Projets Académiques Mémoire de Bachelor: “les biais dans les classements, avec en exemple un concours de produits alimentaire aux Pays-Bas.” Collecte de données d’un journal quotidien concernant un classement Investigation des déterminants de ce classement en créant un modèle utilisant une Régression Logistique Optimale Microéconométrie Appliquée: Étude de la relation entre la santé et la satisfaction au travail sur l’âge prévu de la retraite Utilisation de techniques statistiques avancées pour manipuler les données et construire plusieurs modèles en utilisant des données en panel Développement du travail d’équipe et de l’esprit critique
Certifications
- DataikuDataiku2022