Ensemble de compétences (23)
Julien en quelques mots
Je pratique le machine learning et l'économétrie dans mes travaux de recherche depuis une douzaine d'années, ce qui m'a donné l'occasion d'explorer en profondeur une large palette de techniques statistiques et data science : microéconométrie des panels, modèles prédictifs, clustering et visualisation de données en grande dimension, analyse de réseaux, réseaux de neurones simples et profonds, apprentissage par renforcement... sans oublier les nombreux pré-traitements et transformations de données nécessaires à une utilisation fructueuse des algorithmes.
Je me suis également beaucoup intéressé à l'exploration des résultats des procédures de machine learning, et à leur explicabilité. Plus récemment (trois ans) je me suis spécialisé dans le traitement de langage naturel (NLP), domaine en rapide expansion et aux riches potentialités appliquées.
Outre mes travaux de recherche, je suis l'auteur de plusieurs packages R en économétrie, machine learning, visualisation de données et webscraping (aweSOM, revealedPrefs, scraEP). Le dernier en date, aweSOM, comprend une interface graphique Shiny pour les dashboards et graphiques intéractifs (exemple ici :
Enfin, au cours de ma carrière universitaire, j'ai donné de nombreux cours et formations de machine learning et de récolte et analyse de données, allant de l'introduction à la maîtrise avancée, pour des étudiants ou chercheurs en sciences sociales et en entreprise.
Expériences
- Université de LilleMaître de ConférencesCENTRES DE RECHERCHEseptembre 2018 - août 2021 (2 ans et 12 mois)Lille, France
Recommandations externes
Formations
- MasterHEC Paris2008Grande Ecole
- Master en EconomieUniversité Paris X2008
- PhD EconomieUniversité Paris 12012Thèse de doctorat axée sur la comparaison entre méthodes économétriques et machine learning.