About Matthieu
Bonjour! Je suis data scientist avec un doctorat en mathématiques appliquées et une expérience académique depuis 2014. Ma formation académique et mon expérience pratique m'ont donné des bases solides dans plusieurs domaines dont l'optimisation numérique, les marchés de l'électricité, les inégalités variationnelles, les réseaux de transport et l'économétrie avec un accent particulier sur les estimateurs probit et logit avec endogénéité.
En complément de ma formation académique, j'ai complété mes compétences par une formation spécifique en Data Science à l'école Jedha à Paris. Tout au long de ma carrière, j'ai démontré une capacité exceptionnelle à gérer une variété de projets, notamment l'analyse exploratoire de données (EDA), l'exploration de données, l'apprentissage supervisé et non supervisé et le traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de réseaux de neurones.
Mes compétences techniques ne se limitent pas à l'analyse et à la modélisation de données, j'ai également une expérience pratique dans la création d'applications et d'API Streamlit, y compris un projet récent dans lequel j'ai conçu une API pour estimer les prix de location de voitures.
Je pourrai apporter à votre entreprise ou organisation mon approche pratique, ma capacité à résoudre des problèmes complexes et à communiquer des concepts techniques de manière claire et compréhensible. Si vous avez besoin d'un expert en science des données capable d'apporter une perspective multidisciplinaire et une solide expérience technique à vos projets, je serai heureux de vous aider. J'ai hâte d'avoir l'opportunité de travailler avec vous!
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- UNIVERSIDAD DIEGO PORTALESMaître de conférencesJanuary 2017 - Today (9 years and 6 months)En poste à l'Université Diego Portales, au Chili, j'enseigne les mathématiques et je travaille sur plusieurs sujets de recherche, parmi eux le Machine Learning et plus précisément la sélection de caractéristique (features selection en anglais). Ces travaux de recherche me permettent d'une part de connaitre les dernières avancées dans le domaine, mais de plus m'ont permis de développer des algorithmes de Machine Learning comme l'atteste les solvers SVM_Lp et SOCP_Lp que j'ai développés.J'ai, de plus, réalisé des travaux en économétrie, qui m'ont permis de développer des compétences sur comment traiter les problèmes d'endogenéité qui peuvent biaiser les estimations des coefficients dans les problème de régression, aussi bien dans le cas continu comme discret. Ces travaux ont principalement porté sur les modèle Probit, Logit et Multinomial Logit.
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