Bienvenue sur le profil Malt de Afouda !
Localisation et déplacement
- Localisation
- Paris, France
- Télétravail
- Effectue ses missions majoritairement à distance
Préférences
- Durée de mission
-
- entre 1 et 3 mois
- entre 3 et 6 mois
- ≥ 6 mois
- Secteur d'activité
-
- Energie
- Education & e-learning
- Chimie
- Centres de recherche
- Conseil & audit
+6 autres
- Taille d'entreprise
-
- 2 - 10 personnes
- 11 - 49 personnes
- 50 - 249 personnes
- 250 - 999 personnes
- 1000 - 4999 personnes
+1 autres
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Compétences (46)
- BigData
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- Data Science
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- Databases
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- Operating system
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- Tous
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Afouda en quelques mots
Doté de plus de 4 années d'expériences et certifié Microsoft Azure Data Scientist, je suis spécialiste de l'analyse des données, de l'Apprentissage Automatique et de la construction de Data Products (Rapports automatisés, Dashboards, Applications web, ...). Après avoir échangé avec vous sur votre problématique DATA, je vous présente les options possibles et vous aide à choisir la solution optimale en fonction de votre situation. Je développe la solution de manière agile. Grâce à mes qualités pédagogiques, je vous forme à l'utilisation et à la maintenance durable de cette solution pour votre autonomie.
Expériences
EDF - Groupe EDF
Energie
Consultant Data Scientist
- Développement de programmes Python et R pour l'automatisation des Rapports de Performance ;
- Analyse des données
- Appui/Conseil aux Ingénieurs Métiers ;
- Ingénierie des données ;
- Développement de Tableaux de bord
- Analyse des données
- Appui/Conseil aux Ingénieurs Métiers ;
- Ingénierie des données ;
- Développement de Tableaux de bord
Amazon kdp
Auteur indépendant
Mes livres publiés : 1️️ Machine Learning par la pratique avec Python: Projets réels dans les Finances, l'Immobilier, le Trading, la Santé, le Marketing, etc. 2️️ Analyse financière et Gestion des Risques avec Python: Application à la création et l'optimisation des Portefeuilles 3️️ Savoir programmer avec le langage Python appliqué à l'analyse des données: Cours, Exercices corrigés et Projets réels 4️️ APPRENDRE À PROGRAMMER AVEC R ET RSTUDIO: MANUEL DE COURS ET EXERCICES CORRIGÉS POUR DÉBUTANTS 5️️ Développement Web en Data Science avec R Shiny sans HTML, CSS, PHP ni JavaScript 6️️ 12 DEFIS POUR MAITRISER PYTHON 7️️ L'Ethique dans la Data Science et l'Intelligence Artificielle: Courants philosophiques et Principes de l'éthique
Youtube
Data Science Instructor (YouTubeur @ J.A DATATECH CONSULTING)
Retrouvez toutes mes formations et tutoriels en Data Science sur ma chaîne YouTube : https://www.youtube.com/channel/UCpd56FfjlkKbkHlbgY6XE3w Parmi mes meilleurs cours, il y a : ️ DÉVELOPPEUR D'APPLICATIONS WEB R SHINY (FORMATION COMPLÈTE ET 100% PRATIQUE) ️ CRÉATION DE TABLEAUX DE BORDS AVEC DASH + PLOTLY ️ STATISTIQUE POUR LA DATA SCIENCE AVEC PYTHON - PARTIE 1 ️ INITIATION À LA STATISTIQUE DESCRIPTIVE ET INFÉRENTIELLE AVEC R ️ MAÎTRISER PYTHON POUR LA DATA SCIENCE ️ SQL POUR LES BUSINESS ANALYSTS, DATA ANALYSTS ET DATA SCIENTISTS (PARTIE 1) ️ MAÎTRISER LA VISUALISATION AVANCÉE DES DONNÉES DANS R ️ VISUALISATION INTERACTIVE DES DONNÉES AVEC PLOTLY EXPRESS DANS PYTHON ️ RÉALISEZ EFFICACEMENT UNE ANALYSE EXPLORATOIRE DES DONNÉES DANS R ️ INITIATION À LA CRÉATION ET AU DÉPLOIEMENT DE MODÈLES DE MACHINE LEARNING AVEC PYTHON ️ COMMENT CRÉER DE A À Z UN MODÈLE MACHINE LEARNING AVEC SCIKIT-LEARN ? ️ MACHINE LEARNING POUR LA PRÉDICTION DU DÉSABONNEMENT DES CLIENTS D'UNE ENTREPRISE ️ MODÉLISATION STATISTIQUE DU RISQUE DE CRÉDIT (CREDIT SCORING) DANS R ️ COMMENT INTÉGRER UN MODÈLE MACHINE LEARNING DANS UN DASHBOARD R SHINY ?
GROUPE PERSPECTIVE (Conseil , Coaching, Formation, Bilan de Compétences)
Education & e-learning
Consultant Formateur en Python - En tant que freelance
Former des client(e)s de l'entreprise à la programmation et l'analyse des données avec le langage Python (Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-Learn, Streamlit, etc.)
StraFormation
Consultant Formateur en Python - En tant que freelance
CONTEXTE : Initier les apprenant(e)s à la programmation avec Python en leur faisant acquérir les notions telles que :
• les bases de la programmation ainsi que les différentes structures de données dans Python ;
• les structures conditionnelles if et les boucles for et while ;
• la création de fonctions ;
• les fonctionnalités des librairies Numpy et Pandas ;
• la création des graphiques pour visualiser l'information contenue dans les données ;
• les librairies Matplotlib et Seaborn pour la DataViz ;
• le développement d'applications web avec Python (Streamlit, Flask)
• les bases de la programmation ainsi que les différentes structures de données dans Python ;
• les structures conditionnelles if et les boucles for et while ;
• la création de fonctions ;
• les fonctionnalités des librairies Numpy et Pandas ;
• la création des graphiques pour visualiser l'information contenue dans les données ;
• les librairies Matplotlib et Seaborn pour la DataViz ;
• le développement d'applications web avec Python (Streamlit, Flask)
J.A DATATECH CONSULTING
Data Scientist - En tant que freelance
Contexte : Développement de DATA Products avec R et Python
• Application de Data Mining et de visualisation des données provenant des réseaux sociaux
• Application web destinée à la segmentation automatique des clients (KMeans, ACP, etc.)
• Application pour l'Analyse des marchés financiers (CAC40, S&P500, DAX, NIKKEI, FTSE, etc.), l'optimisation des portefeuilles boursiers et l'aide à la prise de décision d'investissements
• Réalisation de différentes études de marché et d'implémentation de nouveaux business
• Construction d'une application interne No-Code pour la création de modèles de Machine Learning
• Application de Data Mining et de visualisation des données provenant des réseaux sociaux
• Application web destinée à la segmentation automatique des clients (KMeans, ACP, etc.)
• Application pour l'Analyse des marchés financiers (CAC40, S&P500, DAX, NIKKEI, FTSE, etc.), l'optimisation des portefeuilles boursiers et l'aide à la prise de décision d'investissements
• Réalisation de différentes études de marché et d'implémentation de nouveaux business
• Construction d'une application interne No-Code pour la création de modèles de Machine Learning
COURS ACADEMY
Consultant Formateur en Python et SQL - En tant que freelance
CONTEXTE : Formation 100% sur mesure en programmation informatique avec les langages Python et SQL.
• les Algorithmes et les bases de la programmation ainsi que les différentes structures de données dans Python ;
• les structures conditionnelles if et les boucles for et while ;
• la création de fonctions ;
• les notions de Graphes et d'Arbres de décision ;
• la création d'une base de données et d'une table et Insertion des données dans une table ;
• l'écriture des requêtes basiques SQL pour interroger une table ;
• la jointures de tables et écriture de sous-requêtes ;
• la transformation des données avec SQL.
• les Algorithmes et les bases de la programmation ainsi que les différentes structures de données dans Python ;
• les structures conditionnelles if et les boucles for et while ;
• la création de fonctions ;
• les notions de Graphes et d'Arbres de décision ;
• la création d'une base de données et d'une table et Insertion des données dans une table ;
• l'écriture des requêtes basiques SQL pour interroger une table ;
• la jointures de tables et écriture de sous-requêtes ;
• la transformation des données avec SQL.
education nationale
Formateur en Mathématiques, Sciences Physiques-Chimie et Informatique (CDD)
Enseigner les Mathématiques, les Sciences Physiques-Chimie et l'Informatique en Face à Face Pédagogique ; Préparer les cours et établir la progression pédagogique ; Accompagnement individualisé des apprenant(e)s en difficulté scolaire.
Groupement Eau Sol Environnement (GRESE)
Ingénieur d'études en Qualité et Traitement des Eaux
Contexte : Création d'un modèle de prévision des efflorescences d'algues entraînant des toxines cyanobactériennes dans les eaux de surface du Limousin.
• Echantillonnage d'eaux naturelles (Etang de Pigeard à Limoges)
• Analyses physico-chimiques in-situ et au laboratoire
• Caractérisation de la matière organique (COD, SUVA, Fractionnement selon le caractère hydrophobe sur résines)
• Identification et quantification des cyanotoxines (SPE et HPLC)
• Traitement des données et Réalisation de rapport de stage
• Echantillonnage d'eaux naturelles (Etang de Pigeard à Limoges)
• Analyses physico-chimiques in-situ et au laboratoire
• Caractérisation de la matière organique (COD, SUVA, Fractionnement selon le caractère hydrophobe sur résines)
• Identification et quantification des cyanotoxines (SPE et HPLC)
• Traitement des données et Réalisation de rapport de stage
HYDRO-JOB Sarl
Data Scientist en Hydraulique
Modélisation des écoulements superficiels et souterrains par des techniques de Machine Learning
• Mise en place d'un pipeline de données terrain
• Construction et Déploiement de modèles prédictifs
• Mise en place d'une veille technologique et Recherche scientifique
• Rédaction des rapports d'implantation géophysique et des essais de pompages.
• Mise en place d'un pipeline de données terrain
• Construction et Déploiement de modèles prédictifs
• Mise en place d'une veille technologique et Recherche scientifique
• Rédaction des rapports d'implantation géophysique et des essais de pompages.
Programme des Nations Unies pour le Développement
Data Scientist - En tant que freelance
Modélisation des écoulements superficiels et souterrains par des techniques de Machine Learning
• Mise en place d'un pipeline de données terrain
• Construction et Déploiement de modèles prédictifs
• Mise en place d'une veille technologique et Recherche scientifique
• Rédaction des rapports d'implantation géophysique et des essais de pompages.
• Mise en place d'un pipeline de données terrain
• Construction et Déploiement de modèles prédictifs
• Mise en place d'une veille technologique et Recherche scientifique
• Rédaction des rapports d'implantation géophysique et des essais de pompages.
Laboratoire d'Hydrologie Appliquée
Data Scientist
Contexte : Etude stochastique des précipitations par les chaînes de Markov d'ordre 1 à 4.
• Création d'un pipeline de données
• Analyse exploratoire des données et Data Mining pour en tirer des informations utiles
• Nettoyage et Préparation des données pour la phase de Modélisation
• Construction d'un modèle de Simulation des précipitations journalières par les chaînes de Markov d'ordre 1 à 4
• Création d'un pipeline de données
• Analyse exploratoire des données et Data Mining pour en tirer des informations utiles
• Nettoyage et Préparation des données pour la phase de Modélisation
• Construction d'un modèle de Simulation des précipitations journalières par les chaînes de Markov d'ordre 1 à 4
Recommandations externes
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