JawadA.

Jawad A.

data scientits , amoa big data

Peut se déplacer à Paris

  • 48.85661400000001
  • 2.3522219000000177
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Jawad.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

Vérifications

  • E-mail vérifié

Langues

Compétences (9)

Jawad en quelques mots

Ancien Ingénieur Étude et développement en JAVA/J2EE pendant 9 ans : Architecture , Conception ,Développement des applications web dans différents secteurs : Assurance , Industrie ,...
4 ans d'expérience comme consultant AMOA /Gestion de projet
Préparation en cours de Certificat de spécialisation Analyste de données massives (Data scientiste):
Validation des modules dans CNAM:
- UASB03 : Projet synthèse certificat analyste de données massives : en cours.
- STAT101 : Analyse des données : méthodes descriptives et exploratoires : validé.
- STAT211 : Entreposage et fouille de données (data mining) : validé.
- NFE2014 : Bases de données documentaires et distribuées : validé.
- RCP216 : Ingénierie de la fouille et de la visualisation de données massives : validé.
- NTD204 : data visualisation pour tous : validé.
CNAM PARIS
Compétence technique :
- Langage de programmation ; Java , java script , R,Python
- SGBD: Oracle, DB2, postgresql, Mysql.
- BDD noSQL:MongoDB, Cassandra,ElasticShearch, Solr
- Machine learning: K-means , k plus proches voisins , Random Forest , Decision Tree, Réseaux de neurones, SVM ,Bootstrap, Boosting, Bagging, Deep learning, NPL, Text Mining.
- Statistiques descriptives et exploratoires : bivarié , analyse de données (ACP , AFM , ACM).


Expériences

CNAM

Banque & assurances

Réalisation d’un projet complet data mining de scoring pour une assurance (sujet existe dans le site KDD (Challenge Data scientist).

septembre 2018 - janvier 2019

- Explication le type de client parmi les clients d’une assurance qui ont une assurance caravane.
- Construction un modèle prédictif qui permet de prédire parmi les clients d’une société d’assurance ceux qui ont le plus de chances de prendre une assurance caravane ou non.
- Etapes : Pré Traitement (nettoyage, réorganisation des données), statistiques univarié et bivarié, sélection de modèle, analyse de données exploratoire(ACM), échantillonnage : boostrap, bagging, validation croisé, Construction de plusieurs modèles prédictives et comparaison.


CNAM

Banque & assurances

Réalisation d’un projet complet data mining de scoring pour une assurance (sujet existe dans le site KDD (Challenge Data scientist).

septembre 2018 - janvier 2019

- Explication le type de client parmi les clients d’une assurance qui ont une assurance caravane.
- Construction un modèle prédictif qui permet de prédire parmi les clients d’une société d’assurance ceux qui ont le plus de chances de prendre une assurance caravane ou non.
- Etapes : Pré Traitement (nettoyage, réorganisation des données), statistiques univarié et bivarié, sélection de modèle, analyse de données exploratoire(ACM), échantillonnage : boostrap, bagging, validation croisé, Construction de plusieurs modèles prédictives et comparaison.


CNAM

Edition

Réalisation d’un projet Fouille de texte NSF avec SPARK (sujet existe dans le site UCI (Machine learning Repository).

octobre 2018 - janvier 2019

- Une classification automatique (thématique) sur un nombre important de résumés d’articles (120 000) qui ont des prix NSF pour la recherche fondamentale scientifiques entre 1990 et 2003.
- L’évolution des thématiques sur la période couverte par les résumés (1990-2003).

CNAM

Education & e-learning

Réalisation d’un projet Fouille de texte NSF avec SPARK (sujet existe dans le site UCI (Machine learning Repository).

octobre 2018 - janvier 2019

Recommandations externes

Formations

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