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Mohamed BoukechouchMB

Mohamed Boukechouch

Data Analyst Junior | Dashboards Power BI & Analys

150 €/jour
Calais, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Mohamed

Bonjour, je suis Mohamed Boukechouch, Data Analyst junior spécialisé en analyse de données et création de dashboards Power BI.

J’aide les petites entreprises à comprendre leurs données grâce à des visualisations claires, analyses pertinentes et rapports automatisés.

Je peux vous accompagner pour vos dashboards, KPI, nettoyage et analyse de données, avec un livrable prêt à l’usage.
  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Français

    Capacité professionnelle complète

  • Arabe

    Bilingue ou natif

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

Expériences

  • ONCF
    Data Analyst
    HIGH TECH
    juillet 2024 - septembre 2024 (2 mois)
    Rabat, Maroc
    • Développement d’un batch pipeline Python automatisé orchestrant le chargement de plus de 10 millions d’enre
    gistrements par jour dans un Data Warehouse BigQuery, garantissant une ingestion scalable et performante sur
    le cloud.
    • Conception d’un modèle en étoile optimisé réduisant la latence des requêtes de 60 % et facilitant l’analyse multi
    dimensionnelle via dbt.
    • Création de dashboards interactifs connectés à BigQuery, intégrant des KPIs métiers et offrant une vision claire et
    actionnable aux décideurs.
    • Mise en place d’une orchestration Airflow automatisant les flux de données quotidiens.
    Tech stack : GCP(BigQuery), Python, SQL, dbt, Airflow, Jira
    Python Data analysis KPIs Big Query DBT
  • FST
    Data Scientist
    HIGH TECH
    mars 2025 - juillet 2025 (4 mois)
    Al Hoceima, Maroc
    Automatisation de Pipeline Machine Learning (MLOps) PFE (Licence)
    Objectif : Orchestrer le cycle de vie des modèles ML pour réduire les erreurs manuelles.
    — Conception d’un workflow automatisé avec n8n connectant l’ingestion de données et le traitement.
    — Développement de scripts Python pour le nettoyage (Pandas) et l’entraînement de modèles (XGBoost, Random
    Forest).
    — Mise en place de métriques d’évaluation (Accuracy, F1-Score) pour valider la performance des prédictions.
    — Résultat : Pipeline fonctionnel capable de déclencher un réentraînement automatique sur nouvelles données.
    Data science Automatisation n8n Web Scraping Nettoyage et prétraitement des données Random Forest

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Formations

  • Licence IDDL — Data Engineering et Développement Logiciel
    Faculté des Sciences et Techniques d’Al Hoceima
    2025
    Formation pluridisciplinaire orientée données et développement logiciel

Compétences

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