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Zakarya Ioualimi

data scientist - statisticien - data analyst

Peut se déplacer à Paris

  • 48.85661400000001
  • 2.3522219000000177
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Zakarya.
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Localisation et déplacement

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

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  • E-mail vérifié

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Compétences (8)

Zakarya en quelques mots

Started as a Data Scientist / Statistician Engineer after an Engineering Degree and a Master in Applied Econometrics, I grew passionate about the study of Data in general, and subsequently taught myself about new Technics and tools in Data Science and Data Analysis. I'm now looking for the dream job where I could put my skill-sets in both fields to good use.

I have expertise in data analysis using R, Python, SAS, Spark, Spss and Excels.

I'm currently spending my days learning and practicing my skills on professional projects at Modis France and on personal projects, Kaggle/ Challenge Data ENS competitions and MOOCs.

I'm looking for new missions in Data Science and Statistics..

Expériences

MODIS FRANCE

Grande distribution

Data Scientist Statisticien

Paris, France

juin 2017 - novembre 2017

 Data cleaning
 Transformation et manipulation des données
 Mise en évidence des corrélations et extractions des éléments significatifs,
 Analyse du comportement & Détection des clients susceptibles de changer d’assureur.

Technos:
Python, R, SAS, Spark

Challenges en Data Science: Challenge Data ENS

Energie

Data Scientist

mars 2017 - avril 2017

Optimisation de la consommation d’énergie :

Développement des outils et des modèles statistiques efficaces afin de réduire la consommation et les dépenses énergétiques sans travaux de rénovation. Les modèles réalisés permettent à Oze Energies d’obtenir des procédures optimisées et réduire à la fois les coûts et les émissions de gaz à effet de serre.
Mission:
 Un feature engineering basé sur l'observation des données et le bon sens : Nettoyage et traitement de la base des données, création de nouvelles variables ,
 Détection des capteur en panne,
 L'utilisation des modèles et d'algorithmes performants : GLM, Gradient Boosting, Random Forrest,
 Le tuning de ces algorithmes en utilisant des méthodes automatisées (optimisation bayesienne)
 L'ensembling de plusieurs modèles afin de combiner leur capacité à capter de l'information.

Challenges en Data Science: Kaggle

Immobilier

Top 25% of 2296: House Prices Challenge: Advanced Regression Techniques Modeling

avril 2017 - avril 2017

House Prices Challenge: Advanced Regression Techniques

- Creative feature engineering
- Advanced regression techniques like random forest and gradient boosting

https://www.kaggle.com/ioualimi

Statisticien au sein du laboratoire de recherche en économie appliquée BETA Strasbourg- Laboratoire mixte UMR-CNRS, 100 collaborateurs, - CNRS

Statisticien économètre

Strasbourg, France

février 2016 - juillet 2016

Recommandations externes

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Formations