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Ben Amara Slim

statisticien , data scientist, développeur spark

Peut se déplacer à Paris, Paris

  • 48.8546
  • 2.3477
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Ben Amara.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Paris et 20km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (15)

Ben Amara en quelques mots

Double compétence : Data Scientist, Big Data développeur et formateur sur des logiciels d’analyse des données, j’ai travaillé sur plusieurs projets de Datamining, Machine Learning et Big Data en développant des solutions analytiques d’aide de prises de décisions.
Monter en compétences et aller chercher l’information constituent l’un de mes points forts.
Créatif, curieux et doté d’une facilité d’intégration et de communication, j'ai pu acquérir une expérience polyvalente dans le monde de la statistique (Data Science) et gestion de projets.

Expériences

proxwel

Télécommunications

Data Scientist

Paris, France

janvier 2014 - août 2016

PROJET : Conception, implémentation et optimisation des algorithmes de la solution OSS-i qui permet d’identifier et corréler les séquences d’alarmes réseau Télécom associé à une même panne (« Root cause Analysis »)

Sous PROJET 1 : Documentation et étude de la corrélation des alarmes
 Connexions aux bases de données et Data Management
 Analyse des masses de données et leur dynamique provenant de données d’archivages historiques du système de gestion d’alarmes d’un opérateur Télécom
 Développement et optimisation d’algorithmes qui détectent les corrélations des alarmes dans le réseau
(Via les règles d’association découvertes) et comparaison de performance des algorithmes apriori, FP-Growth et Eclat. (R)
 Optimisation des sorties des algorithmes des règles d’association et sélection des règles les plus pertinentes en utilisant les notions de calques et de matrice de transitions.

Sous PROJET 2 : Regroupement des incidents par similarités
 Réduction des séries d’événements récurrents similaires par identification (clustering, classification, réseaux de neurones, etc.)
 Classification des problèmes des évènements réseaux en utilisant la CAH
 Regroupement des problèmes selon les éléments déclencheurs pour définir les scénarios avec leurs taux de réduction.
 Nombre optimal de clusters : Algorithme kmeans , méthode Elbow ,Silhouette
 Vérification de la pureté des clusters

Sous PROJET 3 : Détection des bursts et prédiction
 Détection des équipements qui génèrent le plus d’alarmes en utilisant le « Burst Analysis » [Elaboration de plusieurs indicateurs mathématiques qui captent la variation de survenance des alarmes qui peuvent définir un Burst).

Sous PROJET 4 : Elaboration du dashboard
 Développement de dashboards dynamiques avec des widgets spécialisés. (R Shiny)

datalake

Conseil & audit

Data Scientist Junior

Paris, France

janvier 2017 - juin 2017

Identification et sélection automatique des mails les plus pertinents selon le besoin client tout en collectant des informations pertinentes (offres de prix/ site/ fax/téléphone…) dans l’analyse et détection de spams

 Data Management
- Préparation et présentation des donnés avec R flexdashboard/ Rshiny
- Extraction et Transformation des données
 Data Mining, machine learning (clustering /SVM …)
- Détection automatique des SPAM et filtrage des mails qui ne sont pas importants.
- Elaboration de modèles qui détectent par apprentissage : les sites, fax, téléphone, offre de prix
 Deep learning (NLP)
- La classification de texte court et la reconnaissance d'entités nommées.
- Elaboration des chatbots destinés à répondre aux clients afin de gérer le grand flux de mails.

Bouygues Construction

Energie

Chef de projet/ data scientist

mars 2018 - septembre 2018

$$ Data Scientist:
- Analyse des images du chantier et détection de présence d'objets particuliers (YOLO_V2...)
- Méthodes de chiffrage de chantier
- Estimation et catégorisation des montants d'achats (ACP/ACM + clustering)
- Génération de présentations pptx dynamiques à travers diverses sources de données (reportR & officer)
- Modélisation et estimation des coûts d'installation du fibre optique (ML, GLM, SVMR,RF)
- Détection d'anomalie dans les reporting financiers (ACP, clustering, règles d'associations)
- Scraping de données opendata des parkings et élaboration des connecteurs aux API
- Génération de dashbord avec PowerBI, RShiny
$$ Chef de projet
- Rencontre des différents clients et compréhension les besoins
- Proposition de solutions innovantes en se basant sur la compréhension du métier
- Choix des techniques et algorithmes nécessaires pour résoudre les problèmes
- Intervention et coaching en interne...

Caisse des dépots

Banque & assurances

Développeur Pyspark

septembre 2018 - juin 2019

Recommandations externes

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Certifications