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Laila Radouani

Data Scientist

Works remotely from Lyon

  • 45.752181
  • 4.840823
New
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Location and workplace preferences

Location
Lyon, France
Remote only
Primarily works remotely

Preferences

Project length
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months
Business sector
  • Aviation & Aerospace
  • Automobile
  • Biotech
  • Research
  • E-commerce
+12 autres

Verifications

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Categories

Skills (11)

  • All
  • Beginner Intermediate Advanced
  • SQL
    Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced

Laila in a few words

Spécialisée en Science et ingénierie des données à l'université de Rouen.
J'ai pu acquérir de l'expérience en data science lors de différents projets académiques et professionnels.

Je propose des prestations en tout ce qui touche la data : Analyser et explorer les données, création des tableaux de visualisation et la mise en place des modèles prédictifs.

Experience

Sanofi - Sanofi

Pharmaceuticals industry

Stagaire, Data scientist

Amilly, France

March 2022 - September 2022 (5 months)

Préparation des données
• Collecter les l’historique des données sous format fichiers Excel.
• Créer une base de données sur SQL server management.
• Préparer et nettoyer les données

Création du tableau de bord
• Choisir les graphes avec lesquels les données seront visualisées.
• Implémenter une application à l’aide de Plotly et Dash/ Html et Css.
• Personnaliser les visualisations selon le besoin.
• Analyser et Explorer l’historique des données.

Créer un modèle de prédiction :
- Analyser les séries temporelles :
- Test statistique pour diagnostiquer la nature des signaux : la stationnarité.
- Prédire le comportement des machines dans le futur en utilisant des modèles classiques : ex : ARIMA.
- Prédéfinir les architectures des réseaux de neurones adéquate avec la problématique.
- Pré traitement des données (normalisation, transformer les données séquentielles à des données supervisées)
- Créer l’architecture du réseau de neurones LSTM pour la prédiction.
- Optimiser les performances du modèle jusqu’à avoir la bonne prédiction.
- Évaluer le modèle

Détection des anomalies :
- Utiliser l’Auto encodeur LSTM pour la détection les anomalies dans les series temporelles.
Plotly Python Deep Learning LSTM Dashboard PCA Time Series

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