À propos de Sofiane
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Expériences
- Station FData Scientist - Détecter les enjeux de l’abstentionnisme à ParisCENTRES DE RECHERCHEaoût 2025 - janvier 2026 (5 mois)Paris, FranceAnalyse des résultats des élections européennes et législatives de 2024 à Paris, visant à identifier les profils d’abstentionnistes à partir des principaux enseignements, des dynamiques locales et de certaines implications liées aux tendances politiques.Mobilisation d’outils de machine learning afin de détecter et de hiérarchiser les zones prioritaires de lutte contre l’abstention à Paris.Présentation des résultats sous forme de visualisations interactives, réalisées à l’aide de Power BI.
- moi memeData Analyst projet : Analyse sociologique des communes américainesSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSjanvier 2023 - janvier 2024 (1 an)Paris, FranceAnalyse statistique des populations communales en fonction de leurs caractéristiques socio-démographiques.Recours à des méthodes de machine learning (régressions logistique et linéaire, analyse en composantes principales – ACP – et techniques de clustering), appliquées aux résultats des candidats politiques victorieux.Visualisations graphiques et cartographiques des résultats obtenus.Dépôt GitHub du projet : https://github.com/sterra7518/ProjetÉtude de cas : États-Unis
- OpenClassroomsData AnalystEDUCATION & E-LEARNINGfévrier 2022 - septembre 2022 (7 mois)Paris, FranceEtablissement d'un résultats des ventes pour un e-commerce avec ExcelCréation d'une base de données immobilière avec SQLRéalisation d'un Dashboard sur une étude sur l'eau potable avec TableauDétection des faux billets avec le Machine Learning en Python (Régression logistiques et ACP)
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Formations
- Formations d'OpenClassroomsDataAnalyst2022- Réaliser des modélisations de données pour segmenter une audience marketing - Analyser les ventes en vue d'améliorer la stratégie de l'entreprise - Interroger une base de données statistiques pour répondre à des questions business - Réaliser des dashboards avec graphiques et indicateurs de suivi pour suivre et analyser des résultats - Collecter, agréger et nettoyer des données en vue de réaliser une étude de marché
- Master 1 - Mathématiques Appliqués (MIASHS)Université Paul Valery - Montpellier 32021Acquérir une solide formation pluridisciplinaire (informatique, statistiques) et une bonne connaissance dela réalité des données SHS, Maîtriser les outils de stockage des données (SQL et NoSQL) Élaborer, interpréter et mettre en œuvre des tableaux de bord et des indicateurs statistiques, S’initier aux outils de traitements des données (R, Python), Connaître les principaux algorithmes d’apprentissage automatique "supervise et non supervisé’
Certifications
- Data AnalystOpenClassroom2022