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David Millet

consultant data scientist junior

Lyon, France

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Déplacement
Peut faire la totalité d'une mission dans vos locaux
Zone d'activité
Recherche des missions à Genève et 100km autour, Lyon et 100km autour, Paris et 100km autour, Bordeaux et 100km autour
Durée de mission
Recherche des missions ≤ 1 semaine, ≤ 1 mois, entre 1 et 3 mois, entre 3 et 6 mois, ≥ 6 mois

David en quelques mots

Bonjour,
Fraîchement diplômé d'une grande école, je recherche des missions de data analyst/data scientist, de toutes durées sur tout le territoire Franco-Helvétique.

Je propose les solutions suivantes
- Analyse du problème posé (marché, marketing mix,…)-
- Diagnostic de la situation et des données disponibles
- Préparation des données
- Modélisation prédictive et explicative
- Mise en place d’indicateurs pertinents
- Analyse des résultats
- Recommandations stratégiques et présentation au client
- Préparation au déploiement (communication, formation…)

N'hésitez pas à me contacter pour tout renseignement complémentaire.

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Newly graduated from a Great French Business school data oriented, and with an astrophysic background, I like solving complex problems requiring innovative and original ideas. My 3-years experience as a physics teacher brought me great relational ease and knowledge sharing skills.

• I like solving complex problems requiring innovative and original ideas.
• Great relational ease. Ability to explain by using the right tools and methods.
• Fine sensitivity to understand the difficulties and specific needs of customers.
• Cashing a workload to follow deadlines in project.

I am searching missions in France and Switzerland. I propose the following solutions:
- Analysis of the business problem (market, marketing...)
- Diagnosis of the situation and available data
- Data cleaning, feature engineering
- Predictive and explanatory modeling
- Establishment of relevant indicators
- Results analysis
- Strategic recommendations and presentation to the client
- Preparation for deployment (communication, training ...)

Do not hesitate to contact me for any further information.

Expériences

novembre 2019 - Aujourd'hui | Solaize, France

Industrie matières premières

TOTAL

Data Analyst / Data Mining

Développer plusieurs POC (Proof Of Concept) et multiplier les cas d’usages. L’objectif visé est la généralisation et l’industrialisation d’une démarche visant à exploiter les données stockées au sein de différentes sources.
- Accompagner les chercheurs dans l’identification et le recueil des données
- Proposer des solutions pour procéder au nettoyage et assurer la qualité des données
- Développer des dataviz avec l’outil Spotfire afin d’aider les chercheurs dans les réponses à apporter à leurs besoins.
- Collaborer avec le département Recherche Avancée (Data Scientist) pour répondre à leurs besoins spécifiques
- Rédiger la documentation liée aux uses cases traités
- Assurer des actions de sensibilisation des chercheurs sur les bonnes pratiques et assurer la formation sur les outils développés
- Préparer et co-animer les réunions de pilotage

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Develop several Proof Of Concept (POC) and multiply the use cases. The aim is the generalization and industrialization of an approach aimed at exploiting data stored in different sources.
- Accompany researchers in the identification and collection of data
- Propose solutions to clean up and ensure data quality
- Develop dataviz with the Spotfire tool to help researchers in the answers to their needs.
- Collaborate with the Data Scientist department to meet their specific needs
- Write the documentation related to the used cases treated
- Ensure awareness-raising actions by researchers on good practices and provide training on the tools developed
- Prepare and co-facilitate steering meetings
novembre 2018 - juillet 2019 | Paris, France

Education & e-learning

Centrale Supelec

Data Science educational projects

Projets étudiants (9mois):

Prédiction de la consommation énergétique: Prédit la consommation émise
par les bâtiments publiques de la ville de Seattle.
• Data mining, nettoyage de données, analyse.
• Trouver le meilleur modèle d’apprentissage supervisé.

Classification de clients non supervisée : Classification des types
comportementaux de clients dans l’objectif de faciliter le ciblage marketing
• Analyse de données des comportements de clients.
• Visualisation des solutions adaptés au problème.

Classification de texte et d’image : Catégoriser les produits d’une market-
place en ligne grâce à une reconnaissance de texte et d’images.
• Data collection, traitement d’images et de texte.
• Optimisation de modèles, basés sur les forêts, réseaux de neurones...

Implémentation d’un modèle de scoring : Déployer un modèle pratique de
score d’une banque pour prédire le risque d’accepter un crédit à un client.
• Gestion de bases de donnée, feature engineering, machine learning.
• Déployer un tableau de bord interactif en ligne pour présenter les solutions

Big data déploiement dans le cloud : Extraire les informations d’une
banqued’images dans un environnement big data.
• Utiliser les services d’AWS pour effectuer les calculs dans le cloud.

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Energy consumption prediction : Predict the energy consumption emitted by the public buildings of Seattle.
• Data mining, data cleaning and analysis.
• Find the best supervised learning models.

Unsupervised customer classification : Unsupervised classification of customers in order to facilitate a marketing targeting.
• Data analysis of customers behaviors.
• Visualization of solutions adapted to the business problem.

Image and text classification : Recognize the category of online market products with image and text recognition.
• Data collection, image and text processing.
• Machine learning optimization, forest based trees, neural networks.

Implementation of a scoring model : Deploy a practical bank scoring model to predict the risk to accept a consumer credit.
• Data base management, feature engineering, machine learning.
• Deploy an interactive online Dashboard to present business solutions.

Big data deployment in the cloud : Extract information from pictures with an important amount of data.
• Use AWS multi-cores services to perform the model in the cloud.
• Parallelize operations with Pyspark programming.

Recommandations externes

Formations

Certifications

Langues

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