Ă€ propos de Adrien
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Expériences
- Freelance MaltData Scientist/AnalystHIGH TECHdécembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 6 mois)Lyon, France
- Sport dans la VilleBusiness AnalystHIGH TECHoctobre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 8 mois)Lyon, France
- SuperprofProfesseur particulier « Data Analyst »HIGH TECHavril 2022 - septembre 2022 (5 mois)Toulouse, France
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Formations
- Mastère Intelligence Artificielle et Big DataÉcole Supérieure de Génie Informatique■Rechercher, structurer et synthétiser de l'information ■Proposer des solutions ■Assurer une veille stratégique ■Communiquer en situation professionnelle ■Ingénierie d'étude : analyser, organiser, concevoir des applications, maîtriser les langages de programmation, maîtriser les méthodes, les normes et les outils de développement ■Ingénierie Système : connaître les différents matériels, les langages de programmation, maîtriser les systèmes d'exploitation, les SGBD et des outils spécialisés dans l'administration des bases de données ■Ingénierie Consultant : analyser l'existant, modéliser, maîtriser l'architecture et le fonctionnement du système d'information de l'entreprise. Il doit avoir une solide culture en technologie de l'information ■Chef de Projet : diriger et animer une équipe, maîtriser l'architecture et le fonctionnement du système d'information de l'entreprise, maîtriser les normes et les outils de télécommunications), maîtriser les technologies Internet
- Bachelor Data AnalystENSAE-ENSAI Paris via OpenClassrooms2022■Configurer une base de données afin d’y intégrer un jeu de données à exploiter ■Effectuer des requêtes SQL pour répondre à une problématique métier ■Préparer des données pour l'analyse en respectant les normes internes à l’entreprise ■Pré-traiter des données stockées en les classifiant et en corrigeant les erreurs et les incohérences présentes ■Réaliser une analyse uni-variée de données pré-traitées afin de les décrire et de détecter les incohérences ■Analyser un besoin client pour formuler des questions analytiques et définir des indicateurs de suivi ■Créer les graphiques permettant de représenter les résultats obtenus ■Créer un tableau de bord (dashboard) permettant de visualiser et de mesurer les résultats obtenus en fonction d’indicateurs donnés ■Réaliser une analyse multi-variée pour comprendre la corrélation entre des variables et les synthétiser ■Réaliser un test statistique afin de vérifier une prédiction
Certifications
- Data Science: Inference and ModelingHarvard University