Nicolas Mormiche

• Accompagnement et encadrement pédagogique

• Teaching assistance et résolution de problème

• Tutorat et suivi de l'état d'avancement des projets

• Sujets abordés avec les apprenants :

SQL • Python • Pandas • Matplotlib • Seaborn • Plotly • Scikit-Learn • MLflow • Docker

Machine Learning • Deep Learning • Régression • Classification • Time Series

• Classification de produit e-commerce et prédiction du code type.

• Import, exploration et data visualisation des données avec 84916 produits.

• Nettoyage et transformation avec pour variable cible 'prdtypecode' et pour variables explicatives : 'descriptif' pour le texte et 'filepath' pour l'image associé.

• Pre-processing du texte (NLP) : retrait des espaces excessifs, des balises HTML, des caractères spéciaux et des stopwords puis détection des langues.

• Pre-proccessing des images (Computer Vision) : conversion de format, ajustement des couleurs, redimensionnement, application de filtre et data augmentation.

• Transformation des données textuelles en données numériques avec tokenisation, lemmatisation, data augmentation puis vectorisation pour améliorer la performance des futurs modèles et éviter un maximum le surapprentissage.

• Entraînement de modèles avancés de machine learning (Naive Bayes, KNN, SVM et DecisionTree) et de deep learning (Sequential, CNN, ResNet50 et BERT).

• Analyse des modèles avec les métriques : accuracy, f1-score et fonction de perte.

• Interprétation des modèles avec LIME pour expliquer les prédictions.

• Amélioration des scores de 5% avec 0.81 pour le texte et 0.46 pour les images.

• Développement de fonctionnalités back-end sur près de 50 projets avec des sites vitrines, e-commerce, CRM et CMS dans de nombreux domaines (banque, assurance, pharmaceutique, télécoms, gaming, luxe). ​

• Responsable du support pour gérer les demandes de maintenance et d'évolutions.

• Lead développeur d’une équipe de 4 sur une boutique B2B à l’échelle nationale.