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Présentation
Avez-vous des données mais avez-vous du mal à extraire des insights métier clairs ?
Je suis Data Analyst et je transforme des tableaux Excel et des bases de données désordonnées en outils d’Business Intelligence de niveau cadre. Je ne me contente pas de créer des graphiques ; Je conçois des tableaux de bord Power BI automatisés et interactifs qui vous aident à suivre les KPI, à comprendre la santé de l’entreprise et à prendre des décisions rentables.
Ce que je peux construire pour vous :
Tableaux de bord exécutifs Power BI :
Arrêtez de fixer des feuilles Excel statiques. Je crée des tableaux de bord en direct, prêts pour les salles de réunion, avec une interface utilisateur propre et moderne. Cliquez, filtrez, et voyez instantanément votre chiffre d’affaires, vos marges bénéficiaires et votre croissance annuelle (YoY).
Analyse profonde des données et extraction SQL :
Je fouille dans vos données brutes pour trouver des schémas cachés — comme quels produits drainent vos marges, quelles régions stimulent la croissance, et où se situent vos goulets d’étranglement opérationnels.
Nettoyage des données et pipelines automatisés :
Je prends vos données brouillonnes et non formatées et j’utilise Power Query, Excel et Python pour les nettoyer, structurer et automatiser afin que vos rapports se mettent à jour parfaitement.
Ma boîte à outils techniques :
Business Intelligence : Power BI, DAX, Power Query.
Bases de données et requêtes : SQL (PostgreSQL, MySQL).
Gestion des données : Python, Pandas, Excel avancé.
Pourquoi moi ?
Je me concentre sur le ratio « Data-to-Ink » — c’est-à-dire pas de visuels encombrés, juste des insights commerciaux purs et exploitables. J’ai un parcours éprouvé dans la conception de solutions BI de niveau entreprise avec un suivi avancé de l’intelligence temporelle.
Transformons vos données en votre plus grand atout. Contactez-moi pour discuter de votre projet !
Je suis Data Analyst et je transforme des tableaux Excel et des bases de données désordonnées en outils d’Business Intelligence de niveau cadre. Je ne me contente pas de créer des graphiques ; Je conçois des tableaux de bord Power BI automatisés et interactifs qui vous aident à suivre les KPI, à comprendre la santé de l’entreprise et à prendre des décisions rentables.
Ce que je peux construire pour vous :
Tableaux de bord exécutifs Power BI :
Arrêtez de fixer des feuilles Excel statiques. Je crée des tableaux de bord en direct, prêts pour les salles de réunion, avec une interface utilisateur propre et moderne. Cliquez, filtrez, et voyez instantanément votre chiffre d’affaires, vos marges bénéficiaires et votre croissance annuelle (YoY).
Analyse profonde des données et extraction SQL :
Je fouille dans vos données brutes pour trouver des schémas cachés — comme quels produits drainent vos marges, quelles régions stimulent la croissance, et où se situent vos goulets d’étranglement opérationnels.
Nettoyage des données et pipelines automatisés :
Je prends vos données brouillonnes et non formatées et j’utilise Power Query, Excel et Python pour les nettoyer, structurer et automatiser afin que vos rapports se mettent à jour parfaitement.
Ma boîte à outils techniques :
Business Intelligence : Power BI, DAX, Power Query.
Bases de données et requêtes : SQL (PostgreSQL, MySQL).
Gestion des données : Python, Pandas, Excel avancé.
Pourquoi moi ?
Je me concentre sur le ratio « Data-to-Ink » — c’est-à-dire pas de visuels encombrés, juste des insights commerciaux purs et exploitables. J’ai un parcours éprouvé dans la conception de solutions BI de niveau entreprise avec un suivi avancé de l’intelligence temporelle.
Transformons vos données en votre plus grand atout. Contactez-moi pour discuter de votre projet !
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Portfolio
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Services proposés
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Parcours
Stagiaire en Data Science & Analytics
A mené des projets complets d’analyse de données, allant de l’analyse exploratoire des données (EDA) au reporting d’intelligence économique pour cadres.
Business Intelligence & Dashboards : Conception d’un tableau de bord BI des ventes de supermarchés du Fortune 500 dans Power BI. Mise en place du DAX avancé (Time-Intelligence, suivi annuel) et une interface utilisateur/UX d’entreprise personnalisée pour remplacer les rapports Excel statiques.
Ingénierie des données et gestion : Gestion du nettoyage et de la transformation complexes de données à l’aide de Power Query, SQL et Python (Pandas) pour garantir une précision totale des données pour les rapports.
Analyses exploitables : A appliqué des techniques de segmentation et de prévision pour traduire les données brutes sur le e-commerce et la consommation d’énergie en stratégies commerciales claires.
Pile technique : Power BI, SQL, DAX, Power Query, Python, Pandas et Excel avancé.
Normes de qualité : Maintenu un dépôt professionnel avec une documentation complète, des modèles de données propres et des principes stricts de conception UI/UX.
Business Intelligence & Dashboards : Conception d’un tableau de bord BI des ventes de supermarchés du Fortune 500 dans Power BI. Mise en place du DAX avancé (Time-Intelligence, suivi annuel) et une interface utilisateur/UX d’entreprise personnalisée pour remplacer les rapports Excel statiques.
Ingénierie des données et gestion : Gestion du nettoyage et de la transformation complexes de données à l’aide de Power Query, SQL et Python (Pandas) pour garantir une précision totale des données pour les rapports.
Analyses exploitables : A appliqué des techniques de segmentation et de prévision pour traduire les données brutes sur le e-commerce et la consommation d’énergie en stratégies commerciales claires.
Pile technique : Power BI, SQL, DAX, Power Query, Python, Pandas et Excel avancé.
Normes de qualité : Maintenu un dépôt professionnel avec une documentation complète, des modèles de données propres et des principes stricts de conception UI/UX.
Licence en génie logiciel
Construire une base solide en informatique avec un focus spécialisé en analyse de données et intelligence économique.
Compétences fondamentales : bases de données relationnelles (SQL), modélisation de données, visualisation avancée des données et programmation orientée objet.
Application pratique : Tirer parti des principes analytiques pour construire des systèmes de reporting Power BI évolutifs et de qualité production, comblant le fossé entre les données brutes et désordonnées et la prise de décision exécutive.
Compétences fondamentales : bases de données relationnelles (SQL), modélisation de données, visualisation avancée des données et programmation orientée objet.
Application pratique : Tirer parti des principes analytiques pour construire des systèmes de reporting Power BI évolutifs et de qualité production, comblant le fossé entre les données brutes et désordonnées et la prise de décision exécutive.
Visualisation de données avec Python
Formation avancée à la communication des insights par le biais de la narration de données et de la visualisation.
Bibliothèques de base : Matplotlib, Seaborn et Folium maîtrisés pour la trame statique et interactive.
Dashboarding : Création de tableaux de bord interactifs et de cartes géospatiales pour visualiser des ensembles de données complexes.
Application : Transformait les données brutes en récits clairs et visuels pour soutenir la prise de décision commerciale.
Bibliothèques de base : Matplotlib, Seaborn et Folium maîtrisés pour la trame statique et interactive.
Dashboarding : Création de tableaux de bord interactifs et de cartes géospatiales pour visualiser des ensembles de données complexes.
Application : Transformait les données brutes en récits clairs et visuels pour soutenir la prise de décision commerciale.
Traitement du langage naturel avec classification et espaces vectoriels
Spécialisation en NLP, axée sur la manière dont les machines comprennent et traitent le langage humain.
Compétences fondamentales : analyse de sentiment, naïve bayes, modèles d’espace vectoriel et plongements de mots (word2vec).
Projets : J’ai construit un modèle d’analyse de sentiment pour classer les tweets et utilisé des espaces vectoriels pour trouver des relations entre les mots.
Compétences fondamentales : analyse de sentiment, naïve bayes, modèles d’espace vectoriel et plongements de mots (word2vec).
Projets : J’ai construit un modèle d’analyse de sentiment pour classer les tweets et utilisé des espaces vectoriels pour trouver des relations entre les mots.
Bases de données et SQL pour la science des données avec Python
Formation complète en SQL et en systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR).
Compétences de base : Rédaction de requêtes SQL complexes (SELECT, JOIN, COUNT), conception de bases de données et accès à des bases de données depuis Python à l’aide de Jupyter Notebooks.
Outils : SQL Magic, bases de données cloud et intégration Python.
Compétences de base : Rédaction de requêtes SQL complexes (SELECT, JOIN, COUNT), conception de bases de données et accès à des bases de données depuis Python à l’aide de Jupyter Notebooks.
Outils : SQL Magic, bases de données cloud et intégration Python.
Analyse de données avec Python
Plongez en profondeur dans le pipeline de gestion des données en Data Science.
Compétences fondamentales : nettoyage, manipulation et analyse de données à l’aide de Pandas et NumPy.
Techniques : Gestion des valeurs manquantes, mise en forme des données et analyse exploratoire des données (EDA) pour extraire des insights à partir de jeux de données bruts.
Compétences fondamentales : nettoyage, manipulation et analyse de données à l’aide de Pandas et NumPy.
Techniques : Gestion des valeurs manquantes, mise en forme des données et analyse exploratoire des données (EDA) pour extraire des insights à partir de jeux de données bruts.
Apprentissage automatique avec Python
Application pratique des algorithmes d’apprentissage automatique utilisant des bibliothèques Python.
Compétences fondamentales : Supervisé (classification, régression) et apprentissage non supervisé (regroupement/K-Means).
Pile : SciPy, Scikit-Learn et clustering hiérarchique pour la segmentation client.
Compétences fondamentales : Supervisé (classification, régression) et apprentissage non supervisé (regroupement/K-Means).
Pile : SciPy, Scikit-Learn et clustering hiérarchique pour la segmentation client.
Apprentissage automatique supervisé : régression et classification
Maîtriser les fondamentaux de l’apprentissage automatique avec Andrew Ng. Construire et entraîner des modèles d’apprentissage supervisé pour des tâches de prédiction et de classification binaire.
Compétences fondamentales : Régression linéaire et logistique, Descente du gradient, Régularisation pour éviter le sur-ajustement, et mise en œuvre Scikit-Apprent.
Application : A appliqué des algorithmes à des ensembles de données réels pour la prédiction des prix et la classification des diagnostics médicaux.
Compétences fondamentales : Régression linéaire et logistique, Descente du gradient, Régularisation pour éviter le sur-ajustement, et mise en œuvre Scikit-Apprent.
Application : A appliqué des algorithmes à des ensembles de données réels pour la prédiction des prix et la classification des diagnostics médicaux.
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