À propos de Dalila
Ingénieur spécialisée en modélisation statistique, j'ai eu l'occasion ces dernières années de travailler sur tous les aspects liés aux données : de l'intégration de données à la visualisation, en passant par l'analyse statistique.
J'ai principalement travaillé dans le domaine du web, à l'analyse de logs plus précisément, mais aussi dans l'industrie chimique pour faire de la prédiction de qualité de produit et dans le secteur bancaire.
Ce qui me motive : transformer des données brutes et désorganisées en réponses concrètes!
Anglais
Bilingue ou natif
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- BNP PARIBASData EngineerBANQUE & ASSURANCESavril 2018 - décembre 2018 (8 mois)Basel IV impact simulation tool• Data Processing using R (data.table) and Dataiku• Viz using Tableau
- Sodexo SAData AnalystRESTAURATIONnovembre 2017 - mars 2018 (5 mois)Consumer Intelligence• Data Prep and clustering using Python• Data Viz using Power BI
- MappyData Analyst / Data ScientistEDITION DE LOGICIELSmars 2016 - février 2017 (11 mois)Dans l'équipe BI• Analyse de données : suivi des performances serveurs, investigations pour expliquer les anomalies.• Qualité des données : mise en place de boards de monitoring, mise à jour des données de référence, test de la chaine de traitement de données en utilisant Junit.• Récupération de données : de diverses sources (résultats de tests Jenkins, APIs, documents etc..) pour créer de nouvelles tables Hive.• Visualisation de données : mise en place de dashboards Tableau pour monitorer l'activité des serveurs.------------------------------------------------------------------------------Dans l'équipe Web AnalyticsDans le département Marketing, étude pour comprendre le comportement utilisateur et optimiser le taux de conversion des réservations d'hôtels.• Inventaire des données et analyse de cohérence des données• Récupération et mise en forme des données en utilisant Python/Hive• Visualisation préliminaire des données avec Tableau Software• Analyse de données multivariée (ACP/ACM) en utilisant R• Analyse d'importance des variables avec Python: pandas, sklearnEnvironnement de travail / outils : méthodologie agile / Linux, Git, Jenkins, Hadoop, Hive
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Formations
- Ingénieur spécialisé en modélisation statistiqueTelecom SudParis2015Module supplémentaire suivi à l'ENSAE "Machine Learning et modélisation statistique"