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Nicolas DupuyND

Nicolas Dupuy

Data Scientist (PhD) | Python & C++

€650/day
Paris, FR
8-15 years

Average response time: 1 hour

About Nicolas

[Français | English]

Docteur en physique, j'aborde les défis techniques avec rigueur et une expertise théorique des concepts IA. Mon parcours initié par l'apprentissage autonome avant validation académique me dote d'une grande autonomie et une capacité à appliquer efficacement une grande diversité de méthodes data & IA, avec le souci de l'exactitude des analyses et de leur valeur décisionnelle.

Je vous propose de mettre cette approche en action à travers plusieurs services clés :

Services Proposés :

*** Analyse & Nettoyage de Données : Transformation de vos données brutes en un asset propre et exploitable.



*** Automatisation & Scripting (Python/C++) : Développement de scripts pour automatiser vos tâches récurrentes.



*** Prototype & PoC d'Algorithme : Implémentation rapide de vos idées pour en valider la faisabilité technique.


(English)

As a PhD in Physics, I approach technical challenges with scientific rigor and a theoretical expertise in AI concepts. My path, initiated by self-directed learning before my academic validation, gives me great autonomy and the ability to efficiently apply a wide range of data & AI methods, with a focus on analytical accuracy and its value for decision-making.

I propose to put this approach into action through several key services:

Core Services:

Data Analysis & Cleaning: Transforming your raw data into a clean, actionable asset.

Automation & Scripting (Python/C++): Building robust scripts to automate your recurring tasks.

Algorithm Prototyping & PoC: Rapidly implementing your ideas to validate their technical feasibility.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

  • Russian

    Conversational

  • German

    Conversational

  • Estonian

    Basic

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

Experience

  • Efrei Paris
    Formateur Data, Machine Learning et Python
    EDUCATION AND E-LEARNING
    September 2023 - Today (2 years and 9 months)
    Paris, France
    Enseignement Data et Machine Learning ciblé pour des étudiants en section Cybersécurité.
    Création de syllabus centré sur l'exploitation des outils d'analyse de données ou de modélisation par apprentissage automatique sur des jeux de données de recherche en cybersécurité.
    Compréhension de l'utilisation de ces méthodes pour automatiser la détection de tentatives d'intrusion, pour le repérage de comportements anormaux sur un réseau.
    Machine learning Scikit-learn Data science
  • Paris School of Business
    Formateur en mathématiques et algorithmique
    EDUCATION AND E-LEARNING
    September 2019 - Today (6 years and 9 months)
    Paris, France
    Enseignements en filières Data-Management.

    Thèmes abordés :

    *** Statistiques, visualisation, tests d'hypothèse - fournir aux étudiant une compréhension des incertitudes à communiquer pour encadrer les risques pour les prises de décision

    *** Outils du Machine Learning (en fonction des années, en raccord avec les autres enseignements) - permettre aux étudiants d'appliquer les algorithmes traités dans les cours pratiques avec une connaissance fondamentale en support (regression, métriques, méthodes de descente de gradient)

    Mathématiques appliquées Machine learning Statistiques Numpy Modélisation des données
  • Cnam
    Formateur en mathématiques
    EDUCATION AND E-LEARNING
    September 2019 - Today (6 years and 9 months)
    Paris, France
    UE à distance d'outils mathématiques pour l'informatique.
    Thèmes abordés :
    - logique et vocabulaire de la théorie des ensembles
    - arithmétiques, calcul modulaire et méthode de cryptage RSA
    - algèbre linéaire
    - graphes

    Enseignement effectué à distance. Création de documents pédagogiques et structuration du syllabus.
    Mathématiques appliquées

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Education

  • Doctorat en Physique - Modélisation & Calcul Haute Performance
    Sorbonne Université
    2016
    Modélisation de Systèmes Complexes : Conception et développement de simulations numériques avancées pour modéliser des systèmes physiques complexes. Simulation Monte Carlo : Implémentation d'algorithmes Monte Carlo pour la résolution de problèmes stochastiques à grande échelle. Calcul Haute Performance (HPC) : Programmation scientifique (Fortran 90) et optimisation de code pour des calculs massivement parallèles, réduisant significativement les temps de simulation.
  • Master en Mathématiques Fondamentales - Expertise en Rigueur Analytique
    Université Denis Diderot (Paris 7)
    2005
    Maîtrise des structures logiques et des systèmes abstraits (Théorie de Galois, algèbre générale), permettant une approche de "premiers principes" et une application rigoureuse des méthodes numériques. Un socle théorique pour l'IA moderne, via l'étude de la Géométrie Différentielle (essentielle pour le Manifold Learning) et de l'Analyse Fonctionnelle et de Fourier. Capacité à décomposer des problèmes complexes en leurs éléments fondamentaux pour construire des solutions robustes.

Skill set

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