À propos de Quentin
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Expériences
- Fédération Nationale des ChasseursData ScientistENVIRONNEMENTavril 2022 - juin 2022 (2 mois)Paris, FranceL'objectif de ce projet était d'automatiser le processus de création de rapports contenant de l'analyse et de la visualisation de données.Processus:- création et enregistrement des graphiques générés.- création d'un texte spécifique et reproductible permettant de décrire les graphiques.
- Office français de la biodiversité | FNCData ScientistENVIRONNEMENTjanvier 2022 - avril 2022 (2 mois)Paris, FranceL'objectif était de déterminer l’espèce, le sexe et l’âge d’un oiseau à partir d’une photo de son aile. Pour ce faire, 3000 images regroupant 4 espèces différentes ont été utilisées.Processus:- Extraction des labels par la lecture d’un QRCode présent sur chaque photo.- Traitement des images (Redimensionnement, Segmentation, Data augmentation).- Modélisation via du Transfert Learning utilisant un ensemble de 2 modèles préentraînés.- Evaluation des performances sur un ensemble de validation et de test.- Création et utilisation de la GradCam pour valider ce que regarde le modèleentraîné.- Utilisation de streamlit pour la mise en place d’une démo.
- CNRS / Laboratoire de Chimie de la Matière Condensée de ParisData ScientistCENTRES DE RECHERCHEoctobre 2021 - octobre 2021 (1 mois)Paris, FranceL'objectif était d'effectuer une classification de tissus biologiques à partir de courbes expérimentales obtenue en laboratoire.Processus :- Extraction des courbes (9600 lignes) et des labels correspondant dans undataframe.- Traitement des données.- Création de nouvelles variables pertinentes et réduction de la dimensiondataframe- Séparation des jeux de données d’entrainement et de validation de manièrestratifiée.- Modélisation avec XGBoostClassifier et validation croisée.- Création d’une matrice de confusion.- Interprétabilité du modèle pour identifier les variables les plus importantes.
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Agatha Frydrych
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Formations
- Data ScientistDataScientest2021Formation au métier de la Data science en format bootcamp La formation permet d'acquérir les compétences suivantes: - Programmation (Python) - Base de données (SQL) - Machine Learning (Scikit-Learn) - Deep Learning (TensorFlow, Keras) - Big Data (PySpark) La formation a été également validée par la réalisation d'un projet "fil rouge" ayant porté sur la segmentation de régions nuageuses à partir d'images satellites (lien Kaggle: https://www.kaggle.com/c/understanding_cloud_organization/overview)
- Doctorat en Physique-Chimie des MatériauxUniversité Paris 62017- Elaboration de revêtements piézochromes pour l'industrie aéronautique (AIRBUS) pour la détection d'impacts - Dépôt d'un brevet
Certifications
- Spécialisation Python 3 ProgrammingCoursera2021
- Spécialisation DeepLearning.AI TensorFlow DeveloperCoursera2021