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Davide Luise

data scientist

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Davide en quelques mots

Bonjour, je suis un data scientist (certifié par Université Sorbonne) avec un doctorat en chimie computationnelle. Jusqu'à présent, j'ai travaillé sur trois projets principaux :
1. Classification des produits d'un catalogue de e-commerce dans les catégories correspondantes, à l'aide de leur photo et de leur description. Au cours de ce projet, j'ai pu mettre en pratique les techniques de traitement des images et des textes. En particulier, j'ai développé un modèle hybride de Machine Learning/Deep Learning (CNN) qui me permettrait d'atteindre une performance maximale.
2. Prédiction des churners potentiels dans l'ensemble de données d'une compagnie de téléphone. Au cours de ce projet, j'ai utilisé des techniques classiques de Machine Learning (classification). Pour faire face au déséquilibre de l'ensemble de données, j'ai appliqué des techniques de suréchantillonnage et de sous-échantillonnage.
3. Prévision de la solubilité dans l'eau des médicaments. Dans ce projet, j'ai tenté de prédire la solubilité dans l'eau de certains composés moléculaires au moyen d'une régression linéaire en utilisant leur représentation SMILES. Au cours de ce projet, j'ai pu appliquer les méthodologies molecular embedding(mol2vec) afin de vectoriser les molécules et de pouvoir appliquer le modèle de régression.

En plus, j'aime vraiment extraire des informations utiles des données et je suis donc douée pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation.

Expériences

Chimie ParisTech - École Nationale Supérieure de Chimie de Paris

PHD Student

Paris, France

octobre 2018 - décembre 2021 (3 ans et 2 mois)

The PhD project concerned the development and application of a protocol for the simulation of excited state properties of interfaces composing hybrid photovoltaic devices. This protocol makes use of a python script for interfacing two different computational chemistry packages and solving systems of linear equations by applying numerical methods Marie Skłodowska-Curie fellow (ITN COSINE - International training network). https://sites.google.com/site/itncosine/home?authuser=0

CNRS - Centre national de la recherche scientifique

CNRS Computational Engineer

Paris, France

avril 2018 - octobre 2018 (6 mois)

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