Bienvenue sur le profil Malt de Miljan !
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- Data Science
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Miljan en quelques mots
Bonjour,
Mon objectif en tant que data scientist est de mettre à la disposition des entreprises à la fois mes compétences techniques en data science (machine learning, deep learning) et data analyse (data visualisation) mais aussi mes connaissances business afin qu'elles puissent apporter plus de valeur à leurs clients. J'ai un MSc en management de l'EMLyon Business School ainsi qu'un master en data science de Central Supelec.
Cela fait maintenant plus de trois années que je travaille en freelance, j'ai travaillé sur de nombreux projets passionnants traitants différents aspects de la Data Science comme :
- Développement et déploiement de Dashboard (from scratch)
- Développement (Flask, Dash, Django) et déploiement (Azure, Heroku) de web applications sous python
- Création de scoring clients (segmentation clients en marketing)
- Traitement d'images (Reconnaissance d'images)
- Traitement du langage naturel (extractions de tags d'un descriptif technique de produit)
- Prédiction d'actions ou de valeurs (Valoriser un bien à partir de ses caractéristiques)
- Développement de moteurs de recommandation
Mon expérience dans un cabinet de conseil me permet de mener la mission sur plusieurs fronts, je peux donc être à la fois chef de projet mais également data scientist. Je travaille aussi bien seul que dans une équipe.
Au plaisir de travailler avec vous !
Mon objectif en tant que data scientist est de mettre à la disposition des entreprises à la fois mes compétences techniques en data science (machine learning, deep learning) et data analyse (data visualisation) mais aussi mes connaissances business afin qu'elles puissent apporter plus de valeur à leurs clients. J'ai un MSc en management de l'EMLyon Business School ainsi qu'un master en data science de Central Supelec.
Cela fait maintenant plus de trois années que je travaille en freelance, j'ai travaillé sur de nombreux projets passionnants traitants différents aspects de la Data Science comme :
- Développement et déploiement de Dashboard (from scratch)
- Développement (Flask, Dash, Django) et déploiement (Azure, Heroku) de web applications sous python
- Création de scoring clients (segmentation clients en marketing)
- Traitement d'images (Reconnaissance d'images)
- Traitement du langage naturel (extractions de tags d'un descriptif technique de produit)
- Prédiction d'actions ou de valeurs (Valoriser un bien à partir de ses caractéristiques)
- Développement de moteurs de recommandation
Mon expérience dans un cabinet de conseil me permet de mener la mission sur plusieurs fronts, je peux donc être à la fois chef de projet mais également data scientist. Je travaille aussi bien seul que dans une équipe.
Au plaisir de travailler avec vous !
Expériences
Showroomprive.com - Showroomprive.com
E-commerce
Data Analyst - En tant que freelance
Préparation du Bilan annuel de Showroomprivé (France & International)
- Analyse des ventes
- Analyse des membres (nouveaux clients, clients récurrents, ... )
- Analyse des comportements clients (Segmentation clients)
- Profiling clients
- Analyse Produits
- Analyse des ventes
- Analyse des membres (nouveaux clients, clients récurrents, ... )
- Analyse des comportements clients (Segmentation clients)
- Profiling clients
- Analyse Produits
Perron Rigot
Mode & cosmétiques
Développement d’un Dashboard CRM de suivi clients - En tant que freelance
Co-création d’un scoring clients
Segmentation clients (VIP, bons clients, nouveaux clients, clients perdus, clients endormis, …)
Développement d’un Dashboard en 4 pages :
Chiffres clés sur les ventes
Analyse des produits
Segmentation des clients
Fiches clients avec toutes les informations que l’on possède sur le client (dernier achat, fréquence d’achat, dépenses totales, produit préféré, …)
Segmentation clients (VIP, bons clients, nouveaux clients, clients perdus, clients endormis, …)
Développement d’un Dashboard en 4 pages :
Chiffres clés sur les ventes
Analyse des produits
Segmentation des clients
Fiches clients avec toutes les informations que l’on possède sur le client (dernier achat, fréquence d’achat, dépenses totales, produit préféré, …)
Perron Rigot
Mode & cosmétiques
Data Analyst Marketing - En tant que freelance
Projet de segmentation clients :
Ce projet s'est déroulé en plusieurs étapes :
- Construction de la base de données de référence
- Analyse exploratoire
- Nettoyage des données
- Création de champs personnalisés caractéristiques des clients
- Application du principe du RFM
- Création de segments clients
- Visualisation des données
Ce projet s'est déroulé en plusieurs étapes :
- Construction de la base de données de référence
- Analyse exploratoire
- Nettoyage des données
- Création de champs personnalisés caractéristiques des clients
- Application du principe du RFM
- Création de segments clients
- Visualisation des données
Cabinet Roux
Conseil & audit
Valorisation d'usines - En tant que freelance
1ère mission :
- Analyse exploratoire des données des usines d’un secteur des clients expertisés par le cabinet Roux
- Classification des biens industriels avec des désignations en texte libre en famille de biens
- Classification des biens pour un autre secteur
- Valorisation des biens grâce à des algorithmes de machine learning (xgboost)
Bpifrance Le HUB - Bpifrance
Banque & assurances
Data Scientist / Chef de projet Data - En tant que freelance
Ma mission au sein du Hub de la BPI intervient durant une restructuration interne du HUB pour toujours mieux accompagner les start-ups françaises, cette restructuration mettait l’accent sur l’innovation interne et la transformation digitale, mon rôle était donc de participer à cette innovation à travers le prisme de la donnée. C’est en ce sens, que j’ai porté la double casquette de chef de projet data et data scientist.
La première partie de mission a consisté à analyser les données existantes, produire des recommandations quant aux actions à mener pour les exploiter au mieux et enfin restructurer les données et les compléter grâce à l’apport de bases de données externes.
La deuxième partie de mission était la mise en place d’un dashboard qui permettrait aux différentes équipes du HUB de suivre les principaux KPIs qui résultaient de l’accompagnement des start-ups. Afin de satisfaire au mieux les attentes liées aux différents KPIs, j’ai opté pour le développement d’une web app from scratch. Pour cela, j’ai utilisé le framework open source Dash de plotly (en python). La particularité de cette web app était de pouvoir être connecté à Pipedrive (outil de sales) via une API pour avoir les KPIs en temps réel.
La première partie de mission a consisté à analyser les données existantes, produire des recommandations quant aux actions à mener pour les exploiter au mieux et enfin restructurer les données et les compléter grâce à l’apport de bases de données externes.
La deuxième partie de mission était la mise en place d’un dashboard qui permettrait aux différentes équipes du HUB de suivre les principaux KPIs qui résultaient de l’accompagnement des start-ups. Afin de satisfaire au mieux les attentes liées aux différents KPIs, j’ai opté pour le développement d’une web app from scratch. Pour cela, j’ai utilisé le framework open source Dash de plotly (en python). La particularité de cette web app était de pouvoir être connecté à Pipedrive (outil de sales) via une API pour avoir les KPIs en temps réel.
Santander Consumer Banque
Banque & assurances
Compétition Kaggle
Compétition Kaggle : Santander Customer Transaction Prediction
L’objectif de cette compétition était d’aider la Banque Santander à identifier les clients qui effectueront une transaction spécifique à l'avenir. La difficulté de cette compétition résidait dans le fait que les données fournies aient été anonymisé et de ce fait que nous ne connaissions pas les différentes variables.
Cette compétition est à ce jour la plus populaire sur Kaggle avec près de 9000 équipes inscrites.
Après plus d’un mois de travail, j’ai réussi à obtenir une médaille d’argent en me plaçant à la 327ème position sur 8800 équipes.
Lien de la compétition : https://www.kaggle.com/c/santander-customer-transaction-prediction/overview
L’objectif de cette compétition était d’aider la Banque Santander à identifier les clients qui effectueront une transaction spécifique à l'avenir. La difficulté de cette compétition résidait dans le fait que les données fournies aient été anonymisé et de ce fait que nous ne connaissions pas les différentes variables.
Cette compétition est à ce jour la plus populaire sur Kaggle avec près de 9000 équipes inscrites.
Après plus d’un mois de travail, j’ai réussi à obtenir une médaille d’argent en me plaçant à la 327ème position sur 8800 équipes.
Lien de la compétition : https://www.kaggle.com/c/santander-customer-transaction-prediction/overview
ICP Consulting
Conseil & audit
Consultant en transformation digitale
- Assimilation de la méthodologie du Lean UX (agile, design thinking, lean start-up, expérience utilisateur)
* Conduite des ateliers de convergence interne
* Tournée d’écoute à l’international
* Définition des parcours clients, des personas et des fonctionnalités clés
* Conception des écrans avec l’UX Designer et teste des écrans
* Rédaction du cahier des charges technique et fonctionnel
- Conduite du changement auprès de dirigeants
- Rédaction de feuilles de route data et de ses cas d’usage métiers
Projet OC
Banque & assurances
Prédiction du cours d'action
Base de données : New York Stock Exchange
Mission : Implémenter un algorithme récent de réseaux de neurones traitant des données séquentielles à de la prédiction de stock. (Transformer développé par les équipes de Google pour de la traduction de texte ==> https://arxiv.org/abs/1706.03762)
Lien du notebook : https://www.kaggle.com/miljan/stock-predictions-with-multi-head-attention
Mission : Implémenter un algorithme récent de réseaux de neurones traitant des données séquentielles à de la prédiction de stock. (Transformer développé par les équipes de Google pour de la traduction de texte ==> https://arxiv.org/abs/1706.03762)
Lien du notebook : https://www.kaggle.com/miljan/stock-predictions-with-multi-head-attention
Projet OC
Secteur public & collectivités
Réalisez des indexations automatiques d'images
Thème : Traitement d'images
Base de données : Stanford Dogs Dataset
Mission : Développer un algorithme de détection de la race d’un chien à partir d’une photo.
Modèle final : https://www.kaggle.com/miljan/dog-breed-classification-with-xception
Base de données : Stanford Dogs Dataset
Mission : Développer un algorithme de détection de la race d’un chien à partir d’une photo.
Modèle final : https://www.kaggle.com/miljan/dog-breed-classification-with-xception
Projet OC
Réseaux sociaux
Catégorisez automatiquement des questions
Base de données : Stack Exchange explorer de StackOverflow
Mission : Développer un système de suggestion de tag pour StackOverflow. Il prend la forme d’un algorithme de machine learning qui assigne automatiquement plusieurs tags pertinents à une question.
Lien du notebook : https://www.kaggle.com/miljan/predicting-tags-for-stackoverflow
Mission : Développer un système de suggestion de tag pour StackOverflow. Il prend la forme d’un algorithme de machine learning qui assigne automatiquement plusieurs tags pertinents à une question.
Lien du notebook : https://www.kaggle.com/miljan/predicting-tags-for-stackoverflow
Projet OC
E-commerce
Segmenter le comportement des clients
Base de données : « Online Retail Data Set » : base de données comportant les transactions d'une année de vente d’un site de e-commerce
Mission :
1/ Comprendre les différents types d’utilisateurs et créer des catégories dignes d’intérêt;
2/ Construire un modèle permettant de classer automatiquement les utilisateurs après leur premier achat dans l’une des catégories crée précédemment.
Lien du notebook : https://www.kaggle.com/miljan/customer-segmentation-with-xgboost-97-92
Mission :
1/ Comprendre les différents types d’utilisateurs et créer des catégories dignes d’intérêt;
2/ Construire un modèle permettant de classer automatiquement les utilisateurs après leur premier achat dans l’une des catégories crée précédemment.
Lien du notebook : https://www.kaggle.com/miljan/customer-segmentation-with-xgboost-97-92
Projet OC
Aéronautique & aérospatiale
Anticiper le retard de vol des avions
Base de données de "Bureau of Transportation Statistics" des États-Unis pour l'année 2016
Mission : optimiser la logistique et anticiper les retards des compagnies aériennes. Pour cela, je devais analyser les données fournies pour évaluer les comportements des différentes compagnies d’aviation existantes. Cette évaluation m’a permis de développer un modèle de prédiction des retards à partir des variables fournies.
Mission : optimiser la logistique et anticiper les retards des compagnies aériennes. Pour cela, je devais analyser les données fournies pour évaluer les comportements des différentes compagnies d’aviation existantes. Cette évaluation m’a permis de développer un modèle de prédiction des retards à partir des variables fournies.
Veolia Water technologies - Veolia
Environnement
Chef de projet digital
Conception des dispositifs digitaux (écosystème web) en Lean UX5 :
- Cadrage : réalisation d'une étude clients, du benchmark et conduite des ateliers de convergence internes
- Analyse des données web (Google Analytcs + Google Search Console)
- Conduite des ateliers de prototypage desktop et mobile
- Conception des écrans avec l'UX Designer et tests des écrans en démo Invision
- Rédaction des livrables, cadrages, spécifications fonctionnelles et de l’appel d’offres
TRAVEL WIFI
Télécommunications
Mission de conseil
- Diagnostic d’entreprise, identification d’un nouveau marché et mise en place d’une stratégie de lancement pour une nouvelle offre from scratch de fourniture wifi pour un nouveau segment de marché
- Segmentation du marché / Confirmation du besoin
- Analyse concurrentielle / Définition de l’offre
- Stratégie marketing
12 missions Malt
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Recommandations externes
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