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Tony Ferrari

data scientist / développeur python

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.3477
Proposer une mission La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Tony.
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Localisation et déplacement

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

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
Secteur d'activité
  • Aéronautique & aérospatiale
  • Agroalimentaire
  • Automobile
  • Banque & assurances
  • Centres de recherche
+21 autres
Taille d'entreprise
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes

Vérifications

Charte du freelance Malt signée
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E-mail vérifié

Langues

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Catégories

Compétences (12)

Tony en quelques mots

Bonjour,

Pour résumer mon parcours, j’ai fini mes études l’école 42, où l’on se forme au langage C pour commencer. J’ai ensuite commencé à apprendre le python, le machine learning et fait mon premier stage à la BNP en tant que Data scientist Junior. J’ai pu monter mes compétences en NLP, python et Tableau software. Mon deuxième stage chez TeleOphtalmo, ma permis d’explorer le deep learning en traitement d’image et utiliser des algorithmes comme CNN ou mask-RCNN. Ces 2 stages m’ont permis de monter en compétence sur python.

Consultez la description complète de Tony

Expériences

BNP PARIBAS SA - BNP

Banque & assurances

Data scientist junior

Paris, France

juin 2018 - décembre 2018 (6 mois)

Utilisation du langage python pour effectuer une analyse sémantique pour classifier des pertes financières en utilisant leurs descriptions :
• Utilisation de TF-IDF, Cosine Similarity, Jaccard, Word 2 Vec
Travail de prédiction de pertes interne comparé aux pertes externes :
• Etude des données (Tableau software), utilisation de random forest
Python Jupyter Pandas Scikit-learn Machine learning NLP

Téléophtalmo

Santé & bien-être

Data scientist

Paris, France

septembre 2019 - mars 2020 (6 mois)

Détection de symptômes dans les rétines des yeux afin de trouver des pathologies. Utilisation de réseaux de neurones :
• CNN (convolutional neural networks) : Apprentissage sur des images classées par maladie
• Mask R-CNN : Optimisation d’apprentissage grâce aux images labellisée
Python Jupyter Pandas TensorFlow Ubuntu Deep Learning

Recommandations externes

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