Data Scientist (English version)

Compétences techniques: Python, Github, Jupyter, Excel, SQL, Power BI

Formations

• Master 2, Gestion Industrielle | IAE Bordeaux (2016)
• Bachelor, Commerce International | Université de Coventry (2013)
• DUT, Gestion des entreprises et des administrations | IUT Saint-Etienne (2012)

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Projets

Customer Churn Prediction - Machine Learning Project

Code Github

Développement d’un modèle de machine learning pour prédire la perte de clientèle d’une entreprise de télécommunications avec Python. Ce projet comprend une analyse des données ainsi que l’application de techniques fondamentales de prétraitement et de modélisation. Il prend en compte le déséquilibre des classes et utilise l’ingénierie des caractéristiques pour améliorer la précision du modèle. Le résultat est un rappel élevé (0.8-0.9), permettant d’identifier efficacement les clients susceptibles de se désabonner. En conclusion, des recommandations sont formulées pour améliorer la précision du modèle, renforcer la rétention client, augmenter la satisfaction globale et favoriser la fidélité à long terme.

Uber Supply-Demand Gap Analysis

Code Github

Analyse des causes d'annulations des chauffeurs Uber et de la non-disponibilité des voitures lors des trajets vers l'aéroport. Ce projet a impliqué l'analyse des séries temporelles, la visualisation des données et des analyses avancées. Les principales observations ont mis en évidence des écarts significatifs entre l'offre et la demande pendant les heures de pointe du matin et du soir. En conclusion, des recommandations telles que la tarification dynamique, l'amélioration de la communication avec les chauffeurs et l'utilisation d'analyses prédictives ont été formulées. Ces mesures visent à améliorer la disponibilité du service, la satisfaction des clients et à mieux comprendre les causes sous-jacentes du problème.

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Expériences professionnelles

Coach Professionnel Freelance (2019-2023)

• Organisation et coordination réussies de 50 événements professionnels, notamment des formations, des ateliers et des campagnes.

• Supervision administrative et stratégique garantissant l'efficacité opérationnelle et technique, avec une rentabilité de 70%.

• Développement et maintien de relations client, avec un taux de satisfaction de 90% en 2023.

Responsable Production Veritable SAS (2017-2019)

• Supervision administrative et opérationnelle d'un projet d'internalisation de l'assemblage et de la logistique en 2019, atteignant 100% des objectifs qualitatifs et quantitatifs fixés.

• Amélioration continue : réduction des ruptures de stock de 45%, du temps de traitement de 50%, des erreurs de traitement de 35%, et des non-conformités de 20%.