À propos de Ngoc Bao Tran
Data scientist depuis six ans, j'ai travaillé sur divers projets concernant les études statistiques des échanges commerciaux de l'Union Européenne ainsi que des projets de recherche comme la calibration statistique. Je propose mes services dans l'élaboration et l'accompagnement de vos projets :
- Nettoyage, traitement et enrichissement des données (via les programmes de Webscrapping) : Requests, Selenium, BeautifulSoup, pyautogui ;
- Construction des modèles de prédiction en machine learning et deep learning via deux langages de programmation :
+ Python : Scikit-learn, Pandas, Numpy, Bokeh, Holoviews, Matplotlib, etc.
+ R : RJDemetra/SARIMA (désaisonnalisation des séries temporelles), Ggplot, Dplyr, Tidyverse, etc.
- Traitement des incertitudes des modèles existants : calibration statistique par inférence bayésienne.
Étant Docteure en Mathématiques appliquées, je suis en mesure d'analyser des projets scientifiques complexes et d'y apporter des innovations :
- Émuler et optimiser des modèles numériques de grande dimension.
- Estimer la non-réponse d'une population hétérogène.
- Développer des interfaces UI.
Vietnamien
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Direction générale des douanes - DGDDIMéthodologue statistique en science de données - Data ScientistSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSfévrier 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 4 mois)Montreuil, FranceLe département statistique de la DGDDI étudie les mouvements et actualitésdes commerces intra et extra Union européenne, afin de fournir des informations nécessaires au gouvernement. Les échanges réguliers avec Eurostat permettent d’actualiser les normes françaises et créer un atmosphère dynamiqueet professionnel.
- SitowieIngénieur d'étudeBTP & CONSTRUCTIONnovembre 2019 - octobre 2020 (11 mois)Paris, FranceComme tous les modèles numériques, les modèles de dégradation de matériausont entachés de différentes sources d’incertitude. Sitowie développe un logiciel qui permet de prédire l’état des bâtiments dans le futur à partir des données actuelles.
- InriaDoctoranteCENTRES DE RECHERCHEnovembre 2016 - octobre 2019 (3 ans)Paris, FranceLes simulations des modèles de dispersion atmosphérique, utilisées pour estimer les conséquences sanitaires suite à un rejet accidentel de radionucléides, sont entachées de fortes incertitudes. L’objectif du projet est de quantifier ces incertitudes afin d’obtenir des résultats plus performants en cas de crise.
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Formations
- Doctorat en quantification des incertitudesÉcole doctorale de Sciences Mathématiques de Paris-Centre2021
- Formation ingénieur en Mathématiques appliquéesSup Galilée - Université Paris 132016