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data scientist en freelance

Disponible

 

Profil publié le : 07/01/2018 Profil vu : 1926 fois Référence : PROF00003533

 
 

Compétences

Expert Moyen Débutant

BDD

POSTGRESQL MYSQL SQL SERVER BIG DATA RMAN

Connaissances fonctionnelles

machine learning Powerpoint Word ANGLAIS ARIS CEP CRM CTI Décisionnel Marketing REPORTING SAS Visio WEB

Langages

R SQL PYTHON Excel qlikview TABLEAU Software C IMS ODI OPTIM VBA

Méthodes

Conception

Réseaux et Middleware

LAN

Diplômes et formations

. 2015 - Bac + 5 - master statistiques
. 2013 - Bac + 3 - Licence mathématiques appliqués

Pays / régions

. Grand Est
. Île-de-France

Expérience professionnelle

==> Nov.2015 - Aujourd’hui : Data scientist en freelance

- MyCO, Lyon : 9 mois

Assistance à la création d’une coopérative de données : mise en place de la base de données décisionnelle, création du modèle de données, segmentation client et mise en place d’un algorithme de machine learning de recommandation (python).

- Ecriture de la partie statistique de différentes thèses d’exercice :

- Médecine, Dominique P-C., 2018 (soutenance prévue en mars 2018)

- Médecine, Clément S., 2017

- Médecine, Charles G., 2017

- Odontologie, Mélodie S., 2016

- Be4stats, Reims : 2 mois

Assistance à la création d’une start-up dans le domaine du football professionnel, avec la mise en place d’un système de stockage des données d’entrainement. Prototypage d’un algorithme de prévision de blessures (R & Python).

- Weburo, Lyon : 9 mois

Mise en place d’un logiciel de CRM pour intégration des données et suivi des consommations et appels clients. Portage des codes de reporting automatique de SAS vers R et intégration dans le logiciel CRM.



==> Jan.2017 – Aujourd’hui : Enseignant vacataire en master 2 statistiques & big data, université de Reims Champagne-Ardenne, Reims

chargé du module de data science



==> 2014-2015 : Dataminer (stage, 6 mois), Paris

Etudes statistiques diverses pour l’ensemble des partenaires e-commerçants. Mise en place de fonctions SQL pour automatiser les instructions de \"clean\" de la BDD, les calculs et analyses des indicateurs nécessaires pour les reportings quotidiens.

Conception d’une méthode d’optimisation des performances de campagnes marketing, via des algorithmes de Machine Learning afin de cibler les clients les plus appétents (R & SPSS modeler) : 20 à 200% d’augmentation des performances des campagnes.
 
 

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