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Présentation
Je fournis des services complets de science des données, apprentissage automatique et conseil statistique pour aider les organisations à transformer les données brutes en insights exploitables et en solutions prédictives. Fort d’une solide expérience en analyse de données, économétrie et apprentissage automatique, je me spécialise dans la construction de modèles analytiques robustes qui soutiennent la prise de décision métier et la planification stratégique.
Mes services couvrent l’ensemble du flux de travail en data science, incluant le nettoyage des données, l’analyse exploratoire des données, l’ingénierie des fonctionnalités, le développement de modèles, la validation et le déploiement. Je travaille intensivement avec des outils tels que Python, R, SQL et Excel pour analyser des ensembles de données complexes et construire des modèles prédictifs utilisant des techniques telles que l’analyse de régression, les algorithmes de classification, la prévision des séries temporelles et des méthodes avancées d’apprentissage automatique telles que Random Forest, Gradient Boosting et XGBoost.
J’ai également une expertise en modélisation statistique et économétrique, notamment en tests d’hypothèses, analyses causales, modèles de données en panel et prévisions. Pour les applications financières et liées au risque, je peux développer des modèles de risque de crédit, des modèles de probabilité de défaut (), des cartes de bord comportementales et d’autres cadres d’analyse prédictive des risques.
De plus, je conçois des tableaux de bord clairs et interactifs ainsi que des visualisations pour communiquer efficacement les analyses aux parties prenantes et aux équipes dirigeantes. Mon objectif est de fournir des solutions analytiques fiables, bien documentées et évolutives qui aident les clients à comprendre leurs données et à prendre des décisions éclairées.
Que vous ayez besoin d’aide pour analyser un jeu de données, développer un modèle d’apprentissage automatique, prévoir des tendances ou construire un système de décision basé sur les données, je peux fournir des solutions structurées et de haute qualité, adaptées à vos besoins spécifiques.
Mes services couvrent l’ensemble du flux de travail en data science, incluant le nettoyage des données, l’analyse exploratoire des données, l’ingénierie des fonctionnalités, le développement de modèles, la validation et le déploiement. Je travaille intensivement avec des outils tels que Python, R, SQL et Excel pour analyser des ensembles de données complexes et construire des modèles prédictifs utilisant des techniques telles que l’analyse de régression, les algorithmes de classification, la prévision des séries temporelles et des méthodes avancées d’apprentissage automatique telles que Random Forest, Gradient Boosting et XGBoost.
J’ai également une expertise en modélisation statistique et économétrique, notamment en tests d’hypothèses, analyses causales, modèles de données en panel et prévisions. Pour les applications financières et liées au risque, je peux développer des modèles de risque de crédit, des modèles de probabilité de défaut (), des cartes de bord comportementales et d’autres cadres d’analyse prédictive des risques.
De plus, je conçois des tableaux de bord clairs et interactifs ainsi que des visualisations pour communiquer efficacement les analyses aux parties prenantes et aux équipes dirigeantes. Mon objectif est de fournir des solutions analytiques fiables, bien documentées et évolutives qui aident les clients à comprendre leurs données et à prendre des décisions éclairées.
Que vous ayez besoin d’aide pour analyser un jeu de données, développer un modèle d’apprentissage automatique, prévoir des tendances ou construire un système de décision basé sur les données, je peux fournir des solutions structurées et de haute qualité, adaptées à vos besoins spécifiques.
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Services proposés
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Parcours
Data Scientist
• Développement d’une carte de crédit comportementale utilisant les données transactionnelles et des bureaux pour prédire le risque de retard de paiement Ever-30+ DPD, améliorant ainsi l’identification des risques de portefeuille.
• Mise en place des modèles de prévision en séries chronologiques pour les paiements des clients et le comportement de dépenses, réduisant le MAPE prévu de ~20 %.
• Conception de modèles de segmentation de portefeuille et de clustering pour soutenir les stratégies de marketing et de ciblage des campagnes.
• Développement d’un modèle de propension à prédire le comportement d’achat des clients, améliorant les taux de conversion des campagnes de ~8 %
• Mise en place des modèles de prévision en séries chronologiques pour les paiements des clients et le comportement de dépenses, réduisant le MAPE prévu de ~20 %.
• Conception de modèles de segmentation de portefeuille et de clustering pour soutenir les stratégies de marketing et de ciblage des campagnes.
• Développement d’un modèle de propension à prédire le comportement d’achat des clients, améliorant les taux de conversion des campagnes de ~8 %
Data Scientist
• A construit des modèles d’apprentissage automatique incluant la régression logistique, la forêt aléatoire et le gradient boosting pour résoudre
Problèmes commerciaux.
• A fourni des solutions d’analyse prédictive qui ont amélioré la prise de décision opérationnelle.
Problèmes commerciaux.
• A fourni des solutions d’analyse prédictive qui ont amélioré la prise de décision opérationnelle.
Data Scientist
• Développement de modèles statistiques incluant des modèles de régression et des modèles de prévision pour améliorer l’activité
Performance.
• Mise en œuvre de techniques de NLP pour analyser les retours et le sentiment des clients en vue de l’amélioration du produit.
• A construit des modèles d’apprentissage automatique tels que Random Forest, Support Vector Machine (SVM) et XGBoost pour améliorer la précision prédictive.
• Présentation des résultats analytiques et recommandations à la haute direction, influençant la prise de décision stratégique et favorisant l’amélioration organisationnelle.
Performance.
• Mise en œuvre de techniques de NLP pour analyser les retours et le sentiment des clients en vue de l’amélioration du produit.
• A construit des modèles d’apprentissage automatique tels que Random Forest, Support Vector Machine (SVM) et XGBoost pour améliorer la précision prédictive.
• Présentation des résultats analytiques et recommandations à la haute direction, influençant la prise de décision stratégique et favorisant l’amélioration organisationnelle.
Data Scientist
• Responsable du développement et de la mise en œuvre de modèles statistiques et de prévisions de séries temporelles, assurant le succès du projet et la performance de l’équipe.
• Amélioration de la précision des prévisions grâce à la mise en œuvre de techniques statistiques avancées, améliorant la planification d’entreprise et l’allocation des ressources.
• Amélioration de la précision des prévisions grâce à la mise en œuvre de techniques statistiques avancées, améliorant la planification d’entreprise et l’allocation des ressources.
Data Scientist
• Création de tableaux de bord et de rapports analytiques d’intelligence économique pour le suivi des indicateurs clés de performance.
• Flux automatisés d’extraction et de reporting des données pour améliorer l’efficacité opérationnelle.
• Flux automatisés d’extraction et de reporting des données pour améliorer l’efficacité opérationnelle.
Doctorat
Doctorat en économie financière
MPhil
MPhil en économie financière
MBA
MBA en gestion générale
BE
BE en génie chimique
Data Scientist
micro1. Data Scientist certifié
🇬🇧Anglais
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Horaires de travail
Lundi ▪ Aujourd’hui
De08h00à18h00
Mardi
De08h00à18h00
Mercredi
De08h00à18h00
Jeudi
De08h00à18h00
Vendredi
De08h00à18h00
Samedi
Fermé
Dimanche
Fermé
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