Salma Mtaallah

Réalisation d’un projet complet de data analyse et de machine learning autour des Jeux Olympiques, avec pour objectif de prédire le nombre de médailles par pays.

Missions réalisées :

- Nettoyage et préparation de données historiques des Jeux Olympiques

- Analyse exploratoire pour identifier les tendances par pays et discipline

- Feature engineering et développement d’un modèle de prédiction

- Évaluation et amélioration des performances du modèle

- Développement et déploiement d’une application interactive avec Streamlit

Résultats :

- Application en ligne permettant de visualiser les performances et d’estimer les médailles

- Mise en évidence des tendances clés par pays

Outils : Python, Pandas, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Streamlit

Réalisation d’un projet de data analyse et de machine learning visant à développer un système de recommandation de films pour un cinéma.

Missions réalisées :

- Collecte et préparation de données (IMDb, TMDB)

- Nettoyage et traitement de datasets volumineux

- Analyse exploratoire des films (genres, notes, tendances)

- Feature engineering et développement d’un modèle de recommandation

- Création de visualisations et d’indicateurs clés

Résultats :

- Système capable de recommander des films similaires

- Identification des tendances du marché cinématographique

Outils : Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn

Réalisation d’un projet de data analyse orienté business visant à analyser des données de ventes et à créer des indicateurs de performance (KPI).

Missions réalisées :

- Nettoyage et transformation des données avec SQL

- Analyse exploratoire pour identifier les tendances de ventes

- Définition et calcul des KPI pertinents

- Conception et développement d’un dashboard interactif avec Power BI

- Visualisation des performances commerciales

Résultats :

- Dashboard permettant de suivre les ventes et les performances

- Identification des produits les plus performants et des tendances clés

Outils : SQL, Power BI, Excel