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Dalila M.DM

Dalila M.

Data analyst

€680/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Dalila

Ingénieur spécialisée en modélisation statistique, j'ai eu l'occasion ces dernières années de travailler sur tous les aspects liés aux données : de l'intégration de données à la visualisation, en passant par l'analyse statistique.

J'ai principalement travaillé dans le domaine du web, à l'analyse de logs plus précisément, mais aussi dans l'industrie chimique pour faire de la prédiction de qualité de produit et dans le secteur bancaire.

Ce qui me motive : transformer des données brutes et désorganisées en réponses concrètes!
  • English

    Native or bilingual

  • Spanish

    Conversational

  • French

    Native or bilingual

Can work on-site
Paris (up to 50km)

Experience

  • BNP PARIBAS
    Data Engineer
    BANKING AND INSURANCE
    April 2018 - December 2018 (8 months)
    Basel IV impact simulation tool
    • Data Processing using R (data.table) and Dataiku
    • Viz using Tableau
  • Sodexo SA
    Data Analyst
    RESTAURANTS AND FOOD SERVICE
    November 2017 - March 2018 (5 months)
    Consumer Intelligence
    • Data Prep and clustering using Python
    • Data Viz using Power BI
  • Mappy
    Data Analyst / Data Scientist
    SOFTWARE PUBLISHING
    March 2016 - February 2017 (11 months)
    Dans l'équipe BI

    • Analyse de données : suivi des performances serveurs, investigations pour expliquer les anomalies.
    • Qualité des données : mise en place de boards de monitoring, mise à jour des données de référence, test de la chaine de traitement de données en utilisant Junit.
    • Récupération de données : de diverses sources (résultats de tests Jenkins, APIs, documents etc..) pour créer de nouvelles tables Hive.
    • Visualisation de données : mise en place de dashboards Tableau pour monitorer l'activité des serveurs.

    ------------------------------------------------------------------------------

    Dans l'équipe Web Analytics

    Dans le département Marketing, étude pour comprendre le comportement utilisateur et optimiser le taux de conversion des réservations d'hôtels.
    • Inventaire des données et analyse de cohérence des données
    • Récupération et mise en forme des données en utilisant Python/Hive
    • Visualisation préliminaire des données avec Tableau Software
    • Analyse de données multivariée (ACP/ACM) en utilisant R
    • Analyse d'importance des variables avec Python: pandas, sklearn

    Environnement de travail / outils : méthodologie agile / Linux, Git, Jenkins, Hadoop, Hive

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Education

  • Ingénieur spécialisé en modélisation statistique
    Telecom SudParis
    2015
    Module supplémentaire suivi à l'ENSAE "Machine Learning et modélisation statistique"

Skill set (10)

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