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Nicolas Rossignol

data scientist / data analyst - r, python

En télétravail depuis Rennes

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Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Nicolas.
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Localisation et déplacement

Localisation
Rennes, France
Télétravail
Effectue ses missions majoritairement à distance

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Compétences (17)

Nicolas en quelques mots

Data Scientist freelance, je vous accompagne pour donner du sens à vos données.

Scientifique de formation (Doctorat en biologie), avec 7 ans d'expérience en analyse des données dans le domaine de la recherche en écologie, je possède des compétences en statistiques, programmation et machine learning.

Passionné d'analyse de données, j'apprécie de travailler sur des problématiques variées et de contribuer à un projet collectif. Curieux et ouvert d'esprit, j'ai l'expérience des données hétérogènes et je peux intervenir sur une large gamme de problématiques: évaluation statistique, mise en évidence de tendances ou de groupes, réalisation de modèles prédictifs.

Je possède une expérience de la gestion de projets acquise durant mes missions au sein d'équipes de recherche. Si nécessaire, je peux vous assister dans la définition de votre projet et évaluer ce qui est envisageable avec vos types de données. Notamment, je saurai vous proposer des solutions techniques pertinentes selon que vous possédez des jeux de données de grande taille ou bien de taille réduite.

Je peux vous accompagner sur l'ensemble de votre projet ou intervenir sur un point précis, n'hésitez pas à me contacter pour que nous voyons ensemble comment je peux vous aider.

Expertises
• Cadrage: définition de projet, proposition de solutions
• Extraire et nettoyer les données
• Analyse et aide à décision: statistiques, tests hypothèse, quantification d'incertitude
• Exploration: mise en évidence de tendances, relations causales, groupes
• Modèles prédictifs: Machine learning, prototypage
• Rapport et visualisation: rédaction scientifique (français/anglais), graphiques

Outils
• Langages: R, Python, SQL
• Statistiques: Anovas, corrélations, analyse bayésienne, modélisation
• Segmentation: ACP, K-means, approches floues
• Machine learning: SVM, Random Forest, méthodes ensemblistes, Gradient boosting
• Deep Learning: Réseaux de neurones, Transfer learning

Expériences

CNRS - CNRS

Centres de recherche

Chercheur contractuel

Rennes, France

janvier 2014 - décembre 2017 (3 ans et 11 mois)

Réalisation d'une cartographie par satellite des prairies du marais Poitevin
• Clustering des prairies basé sur caractéristiques végétales et spectrales
• Classification supervisée des pixels de l'image satellite par machine learning
• Evaluation de la précision par matrice de confusion floue (probabilistique)
Langage: R | Méthodes: ACP, co-inertie, fuzzy c-means, SVM, Random Forest

INRA

Centres de recherche

Chercheur contractuel

Clermont-Ferrand, France

avril 2013 - novembre 2013 (7 mois)

Méthode d'évaluation d'un indicateur du potentiel de biodiversité des prairies
- Collecte de données de biodiversité des prairies européennes
- Standardisation des mesures des différents jeu de données
- Comparaison des observations au score prédit par l'indicateur
- Construction d'un test statistique
Langage: R | Méthodes: Exploration et nettoyage de données, standardisation des métriques, Intervalle de confiance, test statistique

INRA

Centres de recherche

Chercheur contractuel

Clermont-Ferrand, France

décembre 2009 - janvier 2010 (1 mois)

Prévision de la maturité des fourrages (population de graminées)
• Analyse de distribution (modalité)
• Détection et Discrimination des deux fractions d'une population
• Régression linéaire du score moyen d'une fraction de population en fonction du temps
Langage: R | Méthodes: Ajustement de distribution, AIC, régression linéaire

INRA

Centres de recherche

Chercheur contractuel

Clermont-Ferrand, France

novembre 2007 - décembre 2008 (1 an et 1 mois)

3 missions Malt

(2 avis)

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