À propos de Corentin
Fort d'une solide expérience dans le secteur financier et d'un Master en Science des données, je mets ma passion pour l'analyse de données complexes au service de résultats concrets. Spécialisé en analyse statistique et en machine learning, je transforme vos données en véritables leviers de performance.
Capable d'interpréter vos données et d'en tirer des insights à forte valeur ajoutée, n'hésitez pas à consulter mon profil (Linkedin, GitHub) ainsi que mes différents projets :
- Stratégies financières de paris sportifs (NHL, NBA & MLB)
- Statistiques avancée NBA et prédictions fantasy scores
- Projections climatiques en France 2035, 2040, 2045 et 2050
Contactez moi pour plus d'informations.
Français
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Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Bordeaux (jusqu’à 50 km)
Expériences
- je suis indépendantUS Sports betting managementoctobre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 10 mois)Bordeaux, FranceExploitation des APIs officielles (NBA, NHL et MLB), feature engineering, modélisation et prédictions de performances sportives individuelles.Stratégies rentables :🏒 NHL 2025/26 → +13.55%⚾ MLB 2025 → +7.43%🏀 NBA 2025/26 → +4.77%Python, SQL, Pandas, requêtes API, Scikit-learn, Cross-validation, optimisation (Optuna / Gridsearch CV), back testing.
- Quadratic LabsCONSULTANT DATA SCIENTISTENERGIEfévrier 2024 - septembre 2024 (7 mois)Paris, FranceConseil auprès d'acteurs majeurs du secteur de l'énergie.ALPIQ : Analyse, quantification et prédiction du risque de Churn sur le portefeuille client | R, Régression logistique.ENI : Support équipes Finance et Contrôle de gestion dans les prédictions de consommation et la facturation |R, Shiny, CI/CD, JIRA, Bitbucket.ENGIE : Support des équipes Trading dans les prévisions de consommation énergétique | Python, Databricks, AWS
- Partech PartnersCONTRÔLEUR FINANCIER SENIOR – PRIVATE EQUITYavril 2022 - septembre 2022 (5 mois)Paris, FranceSuivi, valorisation et validation des investissements en start-ups (périmètre Seed) Reportings réglementaires | KPIs | Appels de fonds et distributions | Analyse de données
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Formations
- Master Data ScientistOpenClassrooms x Centrale Supélec2023Master en Data Science (RNCP niv. 7). Data visualisation, feature engineering, modélisation supervisée et non supervisée, Cloud computing, scoring, dashboarding. Python | SQL | Pandas | Matplotlib | PySpark | AWS | Streamlit
- Master Banque, Finance et Négoce InternationalUniversité Montesquieu Bordeaux IV2014
Certifications
- Retrieval Augmented Generation (RAG)Deeplearning.AI2026
- Databases and SQL for Data Science with PythonIBM2026