Expertise (27)
Pierre en quelques mots
Initialement de formation commerciale (Licence E-commerce), mes connaissances en marketing digital m’ont permis d’avoir une éxperience de plusieurs années en analyse de données (Web analytics) dans l'industrie musicale.
Au terme d'un bootcamp en data science (equivalent M1) sous python (Jedha Bootcamp), j'ai réalisé plusieurs projets (Exploration de données, visualisation, Machine Learning, Deep Learning et mise en production) avec pour but de me spécialiser en Machine learning engineering.
Je peux diriger les différentes étapes, de la collecte de données à la mise en production de modèles d'intelligence artificielle.
Récupération de données :
- Via APIs : OpenWeatherMap, twitter api, google sheet (...)
- Web scraping : Scrapy, Beautifulsoup
Nettoyage et traitement de données
- Pandas, numpy
Visualisation de données
- Graphiques : matplotlib, plotly, seaborn
- Dashboards interactifs : Streamlit, Tableau
Predictions et classification
- Machine learing : Scikit-Learn
- Deep Learning : Transfer Learning, Tensorflow, Spacy, NLTK (Enthousiasme paticulier pour la NLP)
Stockage des données:
- Cloud : AWS, Google Cloud Platform (GCP)
- SQL (PostgresSQL)
Déploiement, mise en production
- Conception d'APIs : FastAPI, Flask
- Conception d'applications : Streamlit, Flask
- Déploiement : Dockers (conteneurisation) , Heroku (Hebergement), MLFlow (Monitoring)
Au terme d'un bootcamp en data science (equivalent M1) sous python (Jedha Bootcamp), j'ai réalisé plusieurs projets (Exploration de données, visualisation, Machine Learning, Deep Learning et mise en production) avec pour but de me spécialiser en Machine learning engineering.
Je peux diriger les différentes étapes, de la collecte de données à la mise en production de modèles d'intelligence artificielle.
Récupération de données :
- Via APIs : OpenWeatherMap, twitter api, google sheet (...)
- Web scraping : Scrapy, Beautifulsoup
Nettoyage et traitement de données
- Pandas, numpy
Visualisation de données
- Graphiques : matplotlib, plotly, seaborn
- Dashboards interactifs : Streamlit, Tableau
Predictions et classification
- Machine learing : Scikit-Learn
- Deep Learning : Transfer Learning, Tensorflow, Spacy, NLTK (Enthousiasme paticulier pour la NLP)
Stockage des données:
- Cloud : AWS, Google Cloud Platform (GCP)
- SQL (PostgresSQL)
Déploiement, mise en production
- Conception d'APIs : FastAPI, Flask
- Conception d'applications : Streamlit, Flask
- Déploiement : Dockers (conteneurisation) , Heroku (Hebergement), MLFlow (Monitoring)
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Expériences
- GoogleCEOEDITION DE LOGICIELS
Menlo Park, CA, USA
septembre 1998 - Aujourd'hui 25 ansMoi, si je devais résumer ma vie aujourd'hui avec vous, je dirais que c’est d'abord des rencontres. Des gens qui m'ont tendu la main, peut-être à un moment où je ne pouvais pas, où j'étais seul chez moi.
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1 recommandation externe
RG
Richard Gastard recommande Pierre
9/2/2022
Suite à une formation fullstack miticuleusement suivie, nous avons estimer que Pierre avait appris et compris toutes les compétences pour obtenir un poste de Teacher Assistant (TA). Le TA permet aux étudiants d'être débugué ou bien d'avoir des réponses à leurs questions.
Durant les missions qu'il a exercé, il a su aborder avec calme et reflexion la pédagogie la plus adaptée dans une classe de niveau hétérogène. À la fois discrêt et disponible, il sait donner une dynamique qui a donné envie aux étudiants de pratiquer.
Je recommande vivement Pierre et valide les compétences de son profil.
Durant les missions qu'il a exercé, il a su aborder avec calme et reflexion la pédagogie la plus adaptée dans une classe de niveau hétérogène. À la fois discrêt et disponible, il sait donner une dynamique qui a donné envie aux étudiants de pratiquer.
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