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Sophie GuittenySG

Sophie Guitteny

Formatrice Data / Data Scientist

390 €/jour
Toulouse, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Sophie

Je transmets ma passion pour les datas sciences en formant les salariés : de l'utilisation des outils BI pour la création de dashbords au machine learning pour faire des prédiction en passant les bases de données et la maitrise du langage SQL.

J'aide aussi les entreprises à analyser leurs données afin d’en tirer de la valeur pour simplifier les décisions stratégiques.

Vous souhaitez amener la culture data au sein de votre entreprise, n'hésiter pas à me contacter.

Forte expérience dans l'enseignement.
Formation en présentiel, distanciel ou en E-learning.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Allemand

    Capacité professionnelle limitée

Accepte de travailler sur site
Toulouse (jusqu’à 10 km), Paris (jusqu’à 10 km)

Expériences

  • JEDHA
    Formatrice Datas
    EDUCATION & E-LEARNING
    décembre 2022 - décembre 2022 (1 mois)
    Paris, France
    Professeur :

    - Data visualisation : tableau
    - Gestion de bases de données : SQL
    - Python : Pandas, Matplotlib, Seaborn
    - Statistiques : Intervalles de confiance, tests d'hypothèses
    - Web analytics : A/B tests en Python
    - Machine Learning : régressions linéaires
    - Machine Learning : classification
    - Encadrement de projets de datas sciences
    Pédagogie Tableau SQL Scikit learn Python Pandas Statistiques Matplotlib Seaborn
  • Foxintelligence
    Analyse de la qualité de données.
    E-COMMERCE
    novembre 2022 - novembre 2022 (1 mois)
    Paris, France
    Rôle : Amélioration de la précision du machine learning.
    SQL Tableau Regex
  • DataScientest
    Projet - formation DataScientist
    EDUCATION & E-LEARNING
    mars 2022 - septembre 2022 (6 mois)
    Paris, France
    Objectif : A partir d'observations météorologiques sur 10 ans en Australie,

    - Prédire une variable catégorielle : classification
    - Construire des prédictions à long terme : séries temporelles.

    Compétences techniques utilisées :

    - Exploration et nettoyage de données
    - Data Visualisation
    - Rééquilibrage de classes pour améliorer le rappel
    - Modélisations : algorithmes de classification (régression logistique, SVM, KNN, arbres de décision, forêts aléatoires), séries temporelles


    https://github.com/SophieGuitteny/Weather_forecast#:~:text=https%3A//github.com/SophieGuitteny/Weather_forecast.git
    Machine learning Python Classification supervisée Séries temporelles Data visualisation

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Formations

  • Ingénieur
    Université de Technologie de Compiègne
    1990
    Ingénieur en génie mécanique - spécialité matériaux
  • Master of Sciences
    Cranfield University of technology - GB
    1990
    Aerospace Materials

Certifications

  • CAPES de Mathématiques
    Concours national (rang 23)
    2000
  • Data Scientist
    Datascientest co-certifié Mines ParisTech

Compétences

Catégories