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- GBHData AnalystAUTOMOBILEDecember 2023 - Today (2 years and 6 months)Réalisation de plusieurs missions :- réalisation de requête SQL sur SQL SERVER depuis plusieurs serveurs,- création de cubes via SSAS,- automatisation des données via TALEND et SSIS,- création de rapport sous PowerBI,- analyse statistiques des données récoltées,- mise en place de pages web via Streamlit avec automatisation des données.
- TDAData AnalystENVIRONMENTALJune 2024 - July 2024 (2 months)Ce projet vise à analyser les zones de présence des véhicules abandonnés afin de faciliter l'identification de points sensibles et permettre une intervention ciblée par les autorités publiques et les bailleurs. L'objectif est de fournir des outils d'analyse dynamiques et interactifs pour optimiser la gestion de ces situations à travers un rapport BI détaillé et une plateforme de communication.Outils et Technologies Utilisés :- Python : Pour structurer, analyser et traiter les données relatives aux véhicules abandonnés.- Nettoyage des données : Identification et correction des valeurs aberrantes, gestion des doublons et enrichissement des variables via le feature engineering pour une meilleure pertinence des analyses.- Business Intelligence (BI) : Création d'un rapport BI personnalisé permettant d'analyser la présence des véhicules abandonnés selon des critères variés (communes, bailleurs, marques, etc.), dans un format facilement exploitable par les parties prenantes.- Streamlit : Développement d’une interface interactive permettant une diffusion claire et accessible des résultats, aussi bien pour les bailleurs que pour les autorités publiques. Cela permet de mettre en place un plan d’action plus réactif et mieux ciblé.Méthodologie et DémarcheCe projet a permis de mieux définir un plan d'action dans le but de réduire les véhicules abandonnés.
- Hôtel indépendantData ScientistHOSPITALITYNovember 2023 - November 2023 (1 month)Martinique, FranceDurant cette mission, on m’a confié les tâches suivantes :- extraction des données concernant les avis clients sur Google et Booking,- analyse des commentaires clients dans le but d’effectuer une amélioration des services et entretiens en fonction des retours,- réalisation d’un tableau de bord sur PowerBi pour analyser les données suivantes :- informations clés de l’hôtel (taux d’occupation, demandes parking, taux familles et enfants,- analyse des ressources humaines (revenus, âge des salariés, taux de satisfaction salariés, …)- analyse commentaire clientèle suite première étape d’analyse des commentaires en NLP.
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Education
- Master Data ScienceCentrale SupelecCertification professionnelle dans le domaine de la Data Science. Cette formation est gérée par CentralSupelec et OpenClassrooms
- Master Banque FinancesUniversité d'Artois sur Arras (62)2016