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Giulia GovernatoriGG

Giulia Governatori

Data Analyst & BI Specialist

300 €/jour
Angoulême, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Giulia

Analyste de données avec approche méthodologique rigoureuse, adaptable à tout secteur d'activité.

Je transforme des données complexes en décisions stratégiques mesurables. Fort d'une expérience dans l'animation 3D et reconverti dans la BI, j'apporte une vision créative et analytique aux projets axés sur les données.
Ce que je fais concrètement :

- Nettoyage et préparation de données (ETL, Power Query, SQL)
- Dashboards interactifs pour pilotage stratégique (Power BI, Tableau, Looker Studio)
- Analyses prédictives et machine learning (Python, scikit-learn)
- Conformité RGPD et gouvernance des données
- Documentation technique

Mes atouts :
✓ Polyvalence sectorielle prouvée (santé, retail, gaming, banque, assurance, immobilier)
✓ Rigueur scientifique (contrôle overfitting, validation croisée, tests statistiques)
✓ Capacité à vulgariser des résultats techniques pour des profils non-data
✓ Autonomie complète sur le cycle projet : cadrage, analyse, livrable, présentation

Mon approche : Peu importe votre secteur ou vos outils, je m'adapte rapidement à votre contexte métier. Ce qui compte : comprendre VOS enjeux business et livrer des insights actionnables, pas des analyses théoriques.

Projets :
  • Italien

    Bilingue ou natif

  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Angoulême (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Projet Personnel
    Système prédictif Machine Learning maladies cardiovasculaires
    SANTÉ & BIEN-ÊTRE
    octobre 2025 - novembre 2025 (1 mois)
    Angoulême, France
    𝗦𝗲𝗰𝘁𝗲𝘂𝗿 : 𝗦𝗮𝗻𝘁é (𝗖𝗮𝗿𝗱𝗶𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗽𝗿é𝘃𝗲𝗻𝘁𝗶𝘃𝗲)

    𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻 :

    Construction modèles prédictifs évaluant risque cardiovasculaire à partir données cliniques, optimisation performance avec gestion overfitting, création dashboard Power BI interactif permettant exploration scénarios "What-If" par cliniciens, traduction prédictions ML complexes en catégories risque actionnables (Faible/Modéré/Élevé).

    𝗗𝗮𝘁𝗮𝘀𝗲𝘁𝘀 :

    Source : UCI Heart Disease Dataset
    Dataset : 303 patients, 4 hôpitaux internationaux, 13 variables cliniques
    Target : présence (1) ou absence (0) maladie cardiaque

    𝗠é𝘁𝗵𝗼𝗱𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲 𝗠𝗟 :

    Environnement : Google Colab, scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib, seaborn, joblib
    Split train-test : 80/20 avec stratification
    Évitement data snooping : test set verrouillé jusqu'à évaluation finale
    5-Fold Cross-Validation sur train set uniquement pour tuning hyperparamètres

    𝗣𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲 𝗽𝗿𝗲𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴 :

    Variables numériques : imputation médiane + StandardScaler (μ=0, σ=1)
    Variables catégorielles : One-Hot Encoding

    𝗗é𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗽𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗺𝗼𝗱è𝗹𝗲𝘀 :

    Model 1 - Random Forest :

    GridSearchCV initial : overfitting détecté (gap AUC 5,1%)
    Résultat post-optimisation : Accuracy 85%, AUC 0,946, gap overfitting réduit à 3,5%

    Model 2 - Logistic Regression :

    GridSearchCV avec régularisation L2
    Résultat : Accuracy 86,7%, AUC 0,951, zéro overfitting

    Model 3 - Stacking Ensemble :

    Base models : Random Forest (optimisé) + Logistic Regression
    Meta-model : Logistic Regression avec 5-fold CV
    Résultat : Accuracy 83,3%, AUC 0,953 (meilleure discrimination)

    𝗖𝗼𝗺𝗽é𝘁𝗲𝗻𝗰𝗲𝘀 𝗰𝗹é𝘀 :

    Feature Importance - Scenarios What If - Dashboard Power BI - Machine Learning - Radom Forest - Logistic Regression - Stacking Ensemble

    𝗟𝗶𝘃𝗿𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 :

    - Dashboard
    - Présentation PDF (FR et IT)
    - Notebook Python
    - Data Dictionnary
    - Rapport Technique

    𝗟𝗶𝗲𝗻 :

    https://tinyurl.com/4arvaaz6
    Machine Learning Algorithms Random Forest Stacking Régression logistique
  • OpenClassrooms
    Enquête personnelle conditions travail animation 3D
    CINÉMA & AUDIOVISUEL
    juin 2025 - juillet 2025 (1 mois)
    Angoulême, France
    𝗦𝗲𝗰𝘁𝗲𝘂𝗿 : 𝗖𝗶𝗻é𝗺𝗮 & 𝗔𝘂𝗱𝗶𝗼𝘃𝗶𝘀𝘂𝗲𝗹

    𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻 :

    Enquête personnelle née de 10+ années d'expérience en tant qu'animatrice 3D à Angoulême. Objectif : documenter factuellement les conditions de travail réelles des professionnels de l'animation en France, secteur souvent perçu comme "créatif et glamour" mais dont les dynamiques internes sont rarement analysées avec données. Utilisation data pour fournir insights factuels utiles aux ex-collègues, studios, écoles et décideurs publics.

    𝗥é𝗮𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 :

    Questionnaire anonyme via Google Forms → agrégation Google Sheets
    Panel : 150 répondants (animateurs, riggers, storyboarders, etc. faisant partie de mon entourage professionnel)
    28 questions couvrant conditions travail, santé, salaires, mobilité, perception industrie
    Métadonnées : genre, rôle, expérience (aucune donnée personnelle collectée)
    Nettoyage & anonymisation Google Sheets
    EDA : distributions, analyses croisées
    Analyses statistiques : pourcentages, univarié, multivarié
    Visualisations rapides (Chart Sheets) → formatage PDF storytelling + dashboard
    Rédaction article blog (structure problème-données-insights-appel action)

    𝗜𝗺𝗽𝗮𝗰𝘁 :

    Premier instantané data indépendant face cachée industrie animation française
    Article blog générant discussions
    Contribution débats locaux (studios, écoles, syndicats) sur conditions travail & santé
    Démonstration compétences Survey Analysis, Data Storytelling, éthique & gouvernance (anonymat strict)
    Mise en avant résilience : publication malgré pressions professionnelles et risques

    𝗖𝗼𝗺𝗽é𝘁𝗲𝗻𝗰𝗲𝘀 𝗰𝗹é𝘀 :

    Google Forms • Google Sheets • Survey design • RGPD • EDA • Analyse statistique • Data storytelling • Éthique recherche • Communication sensible

    𝗟𝗶𝘃𝗿𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 :

    - Dashboard
    - Présentation
    - Article blog

    𝗟𝗶𝗲𝗻 :

    https://tinyurl.com/ftvvhux3
    Data Storytelling data journalisme Article de blog Sondage RGPD
  • OpenClassrooms
    Conception portfolio & Documentation projets BI
    AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
    juillet 2025 - août 2025 (1 mois)
    Angoulême, France
    𝗦𝗲𝗰𝘁𝗲𝘂𝗿 : 𝗔é𝗿𝗼𝗻𝗮𝘂𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 & 𝗔é𝗿𝗼𝘀𝗽𝗮𝘁𝗶𝗮𝗹𝗲

    𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻 :

    Objectif : concevoir portfolio en ligne reflétant posture consultante, compétences techniques et soft skills, incluant livrables business attendus par Aéroworld (entreprise fictive).

    𝗥é𝗮𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 :

    Analyse besoins business : formalisation problématique, enjeux.
    Spécifications fonctionnelles Aéroworld (PDF) : contraintes techniques/fonctionnelles/réglementaires (RGPD, Data Lake), KPI projet
    Planning projet : Gantt listant les étapes clés (validation mind map, spécs fonctionnelles, maquette, livrables techniques, mock, dashboards, articles, tutoriels)
    Maquettes : wireframes 3 dashboards (veille techno, Gantt, présentation profil) via Figma
    Dashboards Tableau / Power BI / Looker
    Vidéo formation (16 minutes) expliquant construction Dashboard Gant sur Power BI, Tableau et Looker Studio en anglais soustitré en 3 langues
    Documentation : guide utilisateur dashboards, garanties RGPD & sécurité (Opquast, W3C), tutoriel en 3 langues
    Intégration portfolio : assemblage pages (profil, projets, livrables, blog, projets) dans Wordpress avec navigation ergonomique.

    𝗖𝗼𝗺𝗽é𝘁𝗲𝗻𝗰𝗲𝘀 𝗰𝗹é𝘀 :

    Gestion projet • Cahier des charges • Spécifications fonctionnelles • Gantt • Figma • Tableau • Power BI • Looker Studio • Formation utilisateurs • Documentation technique • Portfolio web

    𝗟𝗶𝘃𝗿𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 :

    - Portfolio en ligne
    - Mind Map projet
    - Spécifications Aéroworld
    - Wireframe & mock-up site
    - Mock-ups dashboards et site web
    - Rapport besoins business
    - Tutoriel vidéo et PDF en 3 langues
    - Politique confidentialité
    - Documentation RGPD
    - Présentation
    - 3 dashboards (Profil, Veille techno, Gantt & Qualité)

    𝗟𝗶𝗲𝗻 :

    https://tinyurl.com/53dsf4n8
    Microsoft Power BI Mise en conformité RGPD Tableau software Looker Studio Analyse des besoins clients

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Formations

  • IBM AI Engineer
    Coursera
    2025
    IBM AI Engineer
  • BAC+4
    OpenClassrooms
    2025
    BAC+4

Certifications

  • Deep Learning with Keras and Tensorflow
    IBM
    2025
    Programmation Python Machine learning keras Machine Learning Algorithms Deep Learning TensorFlow
  • Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras
    IBM
    2025
    https://www.coursera.org/account/accomplishments/records/R8Z807DT6WLR
    Programmation Python Machine learning keras Machine Learning Algorithms Deep Learning TensorFlow

Compétences

Catégories