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Thibault Tournier

data scientist & analyst

Peut se déplacer à Versailles

  • 48.8046
  • 2.13422
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Thibault.
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Localisation et déplacement

Localisation
Versailles, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Versailles et 50km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois

Vérifications

Charte du freelance Malt signée
Consulter la charte

E-mail vérifié

Influence

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Compétences (14)

Thibault en quelques mots

De formation ingénieur, j'ai travaillé dans l'Oil & Gas, dans l'enseignement avant de me former en Data Science avec Python. Je peux prendre en charge les missions suivantes :
- récupération de données : scraping, appel d'API
- traitement de données : lecture de nombreux formats (csv, txt, xls, json, netCDF, ...), nettoyage et préparation
- visualisation de données : avec les bibliothèques classiques de Python (Matplolib, Seaborn, Plotly, Bokeh), avec une bibliothèque de visualisation géographique (Folium) ou avec Tableau
- Machine Learning : classification, régression, apprentissage supervisé et non supervisé (Scikit-learn)
- création d'application avec Streamlit

Par ailleurs, j'ai une bonne plume, une bonne culture générale et un talent de vulgarisateur qui me permettront de répondre à des missions qui demanderaient plus que des compétences techniques.

N'hésitez pas pas à me contacter pour que nous voyons ensemble comment je peux vous aider !

Expériences

Ocean Hackathon

Energie

Projet MeteoWind

Champs-sur-Marne, France

novembre 2021 - novembre 2021

Le projet consistait à réaliser une visualisation géographique sur un périmètre restreint de données sur la vitesse du vent dans un objectif d'aide à la décision pour l'implantation d'éoliennes off-shore (https://www.campusmer.fr/all-challenges-cha05-meteowind-4385-52-0-0.html).
En 48 heures, notre équipe de 5 personnes a dépassé l'objectif puisqu'elle a réussi à réaliser un outil interactif de visualisation géographique et temporelle de données météorologiques en mer. Voici les parties sur lesquelles je suis intervenu :
● Récupération de données météorologiques à partir d'une API (Copernicus Marine Service)
● Conversion de fichiers netCDF en fichiers plats
● Data visualisation sous forme de graphiques et de cartes
● Développement d'une application web Streamlit
Notre équipe a remporté la 3ème place.
Python API Application web Data visualisation Conversion

DataScientest

Education & e-learning

Modélisation de la consommation électrique et de la production électrique éolienne

août 2021 - octobre 2021 (2 mois)

● Création de jeux de données exploitables : recherche de données des réseaux électriques, de données météorologiques, de données sur les éoliennes installées, nettoyage et préparation des données
● Data visualisation
● Modèle de prédiction de la consommation électrique comme série temporelle (SARIMA)
● Modèles de prédiction de la consommation électrique enrichi par les données météorologiques (KNRegressor, RFRegressor, Ridge, Lasso)
● Modèles de prédiction de la production électrique éolienne (LinearRegression, Ridge, Lasso)
● Développement d'une application web Streamlit

2 missions Malt

(2 avis)

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