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Quentin MorelleQM

Quentin Morelle

Data Scientist | Ph.D science des matériaux

€450/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Quentin

De formation scientifique et passionné par le monde de la Data, je souhaite mettre mes compétences au service de projets touchant tous les domaines et de vous accompagner du mieux que possible.

Au plaisir de travailler avec vous !
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Can work on-site
Paris (up to 20km)

Experience

  • Fédération Nationale des Chasseurs
    Data Scientist
    ENVIRONMENTAL
    April 2022 - June 2022 (2 months)
    Paris, France
    L'objectif de ce projet était d'automatiser le processus de création de rapports contenant de l'analyse et de la visualisation de données.
    Processus:
    - création et enregistrement des graphiques générés.
    - création d'un texte spécifique et reproductible permettant de décrire les graphiques.
    Matplotlib Seaborn python-docx
  • Office français de la biodiversité | FNC
    Data Scientist
    ENVIRONMENTAL
    January 2022 - April 2022 (2 months)
    Paris, France
    L'objectif était de déterminer l’espèce, le sexe et l’âge d’un oiseau à partir d’une photo de son aile. Pour ce faire, 3000 images regroupant 4 espèces différentes ont été utilisées.
    Processus:
    - Extraction des labels par la lecture d’un QRCode présent sur chaque photo.
    - Traitement des images (Redimensionnement, Segmentation, Data augmentation).
    - Modélisation via du Transfert Learning utilisant un ensemble de 2 modèles pré
    entraînés.
    - Evaluation des performances sur un ensemble de validation et de test.
    - Création et utilisation de la GradCam pour valider ce que regarde le modèle
    entraîné.
    - Utilisation de streamlit pour la mise en place d’une démo.
    TensorFlow keras OpenCV Streamlit Streamlit Cloud Seaborn
  • CNRS / Laboratoire de Chimie de la Matière Condensée de Paris
    Data Scientist
    RESEARCH
    October 2021 - October 2021 (1 month)
    Paris, France
    L'objectif était d'effectuer une classification de tissus biologiques à partir de courbes expérimentales obtenue en laboratoire.
    Processus :
    - Extraction des courbes (9600 lignes) et des labels correspondant dans un
    dataframe.
    - Traitement des données.
    - Création de nouvelles variables pertinentes et réduction de la dimension
    dataframe
    - Séparation des jeux de données d’entrainement et de validation de manière
    stratifiée.
    - Modélisation avec XGBoostClassifier et validation croisée.
    - Création d’une matrice de confusion.
    - Interprétabilité du modèle pour identifier les variables les plus importantes.
    TensorFlow keras Seaborn Scikit-learn Matplotlib Jupyter

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Education

  • Data Scientist
    DataScientest
    2021
    Formation au métier de la Data science en format bootcamp La formation permet d'acquérir les compétences suivantes: - Programmation (Python) - Base de données (SQL) - Machine Learning (Scikit-Learn) - Deep Learning (TensorFlow, Keras) - Big Data (PySpark) La formation a été également validée par la réalisation d'un projet "fil rouge" ayant porté sur la segmentation de régions nuageuses à partir d'images satellites (lien Kaggle: https://www.kaggle.com/c/understanding_cloud_organization/overview)
  • Doctorat en Physique-Chimie des Matériaux
    Université Paris 6
    2017
    - Elaboration de revêtements piézochromes pour l'industrie aéronautique (AIRBUS) pour la détection d'impacts - Dépôt d'un brevet

Certifications

Skill set (31)

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