About Youssef
"J'aide les entreprises à transformer leurs données en décisions claires. Mon travail consiste à nettoyer, analyser et modéliser vos jeux de données pour en extraire des résultats concrets et exploitables."
Ce que je peux faire pour vous :
Analyse & Exploration : Étude approfondie de vos fichiers (CSV, Excel, SQL) pour identifier les tendances et les anomalies.
Nettoyage de données (Data Cleaning) : Traitement des données manquantes et structuration de vos bases pour qu'elles soient prêtes à l'emploi.
Modélisation Prédictive : Mise en place de modèles de Machine Learning simples et efficaces (Classification, Prédiction) pour anticiper vos besoins.
Optimisation : Amélioration de vos scripts Python existants pour les rendre plus rapides et moins gourmands en ressources.
Mon approche :
Je privilégie la simplicité et la clarté. Je m'assure que le code est propre, bien expliqué, et que les résultats sont faciles à comprendre pour vos équipes.
"Un projet d'analyse ou besoin d'un coup de main sur vos données ? Contactez-moi pour en discuter !"
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Primarily works remotely
Experience
- Projet Analyse de Données (Auto-formation / Freelance)Analyse des tendances de vente et comportement client (E-commerce)E-COMMERCEMarch 2026 - April 2026 (1 month)Paris, France"Audit et analyse d'un jeu de données transactionnelles pour identifier les leviers de croissance d'une boutique en ligne."Nettoyage de données : Traitement d'un dataset brut avec Pandas (gestion des doublons, formats de dates, valeurs aberrantes).Analyse de performance : Calcul des KPIs clés (Panier moyen, taux de rétention, saisonnalité).Visualisation : Création de graphiques clairs avec Matplotlib et Seaborn pour présenter les conclusions.Résultat : Identification de 3 segments clients majeurs permettant de mieux cibler les campagnes marketing.
- AgriTech Data Solution (Projet R&D)Développement d'un modèle prédictif optimisé pour l'agriculture connectée (AgriTech)AGRICULTUREJanuary 2026 - February 2026 (1 month)Paris, France"Conception et déploiement d'un pipeline de Machine Learning complet visant à prédire les besoins en irrigation à partir de données de capteurs environnementaux."Défis techniques relevés :Optimisation de la performance : Migration d'une architecture Random Forest (saturée à 100% CPU) vers une solution LightGBM, réduisant le temps d'entraînement de 80%.Gestion de la mémoire : Implémentation de techniques de downcasting et de nettoyage de données pour traiter des datasets volumineux sur des ressources limitées.Feature Engineering : Création de variables synthétiques pour capturer les corrélations entre humidité, température et besoins en ressources.Validation robuste : Mise en place d'une validation croisée stratifiée (Stratified K-Fold) pour garantir la fiabilité des prédictions sur des données non vues.Résultats :Modèle fonctionnel avec une métrique de Balanced Accuracy optimisée.Code documenté et modulaire, prêt pour une intégration en production.
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