CV du
consultant

BDD

ACCESS BI Data ETL mapping MYSQL NoSQL ORACLE SGBD

Connaissances fonctionnelles

ANGLAIS BACKEND Décisionnel flux Français google informatique Microsoft MOBILE PROCESSUS REPORTING TESTS transformation WEB

Langages

AJAX C css CSS3 ECLIPSE Excel HTML HTML5 JAVA JAVASCRIPT JEE JQUERY JSON JSP Keras MATLAB MongoDB Numpy OLAP Pandas PHP PYTHON R SCRIPT SOAP SoapUI SPRING SQL TALEND TensorFlow XML

Méthodes

AGILE api Conception integration MERISE Modélisation MVC ORGANISATION PROJET REST SCRUM Testing tomcat UML WEBMETHODS

Outils

Bootstrap GitLab

Réseaux et Middleware

serveur

Systèmes

Android Messagerie Systèmes

04/2021 à Data Scientist – Groupe Michelin
09/2021

Synthèse : Conception et développement d’un modèle Endurance pour prédire le kilométrage des pneumatiques avant leur endommagement à partir d’un ensemble de données en entrée. Ces données sont liées à la conception, à la fabrication et aux paramètres d’usage dont les tests pneumatiques dépendent.

Activités :
- Identifier les besoins et la problématique métier et les traduire en un projet d'analyse des données.
- Participer à la définition d’une modélisation statistique qui permets de répondre à la problématique métier.
- Collaboration avec les experts métier pour d'identifier les sources et de comprendre les données.
- Mise en place d’un mécanisme d’extraction des données semi-structurées à partir d’une base de données Nosql gérée par le système MongoDB en utilisant les bibliothèques python.
- Transformation des données semi-structurées et la conversion des documents Json dans un format de données structurées
- Création d’un processus d’intégration des données en provenance des différentes sources hétérogènes.
- Réalisation d’un pré traitement, transformation et le nettoyage de l’ensemble des données.
- Élaboration des modèles de prédictions de la performance Endurance sur la base des approches de machine/Deep learning( Linear Regression, Décision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, Neural Network, Ridge/Kernel Regression)
- Création des rapports et mise en place d’un dashbord avec Power BI.
- Vulgarisation et présentation des résultats pour l'ensemble de l'équipe Motosport.

Environnement technique : Spyder, jupyter notebook, Statsmodels, Pandas, Scikit Learn, Numpy, TensorFlow, Keras, Mongodb, Power BI.


04/2019 Chargée de projet R&D – Braincube
08/2019

Synthèse : Evaluation des méthodes autorégressives pour la prédiction temporelle (séries temporelles)

Activités :
- Définition du problème métier à résoudre
- Identifier les outils d’analyse à utiliser pour collecter les données.
- Mise en place de l’environnement technique.
- Collecte des données historiques à analyser.
- Mise en place d’un mécanisme d’Intégration des données de différentes sources.
- Analyse exploratoire préliminaire (tendance, saisonnalité...)
- Etude et compréhension des données.
- Réalisation de l’état de l’art de la modélisation des données temporelles.
- Elaboration des modèles prédictifs en utilisant l’apprentissage automatique.
- Testing et validation des modèles prédictifs construits.
- Visualisation des données avec power BI.
- Interprétation et vulgarisation des résultats à l’équipe métier.

Environnement technique : Python (Statsmodels, Pandas, Scikit Learn, Numpy, Scipy, Matplotlib), RStudio, Power BI Gitlab.


03/2019 Research intern – Université de Mouloud Mammeri
07/2019

Synthèse : Détection de lésions de mélanomes dans les images dermatoscopiques

Activités :
- Définition de la problématique a résoudre et la traduire en un projet d’analyse de données.
- Identification et choix des outils d’analyse.
- Mise en place de l’environnement technique.
- Collecte des images dermatoscopiques à partir des sources via le web scraping
- Développement de l’IHM de l’application machine learning.
- Analyse exploratoire préliminaire et visualisation des données.
- Utilisation des techniques de prétraitement d’images (segmentation, bruit…).
- Feature engineering (extraction des caractéristiques)
- Testing et validation du modèle construit.
- Visualisation et interprétation des résultats
- Vulgarisation des résultats.

Environment technique: Matlab, python.


02/2017 Développeur full stack – Essor informatique
06/2017

Synthèse : Conception et développement d’un portail web pour l’école afin de faire une gestion électronique des candidats, gestion des formations, les affectations aux groupes, suivi des cours en ligne et une messagerie interne
Activités :

- Etude et analyse des besoins.
- Rédaction de la spécification technique et la description des fonctionnalités détaillées.
- Conception de l’architecture du site web
- Choix de l’environnement de développement et langages de programmation
- Mise en place de l'environnement technique.
- Implémentation de la solution conçue et mise en place de la base de données de l’application
- Vérification et validation
- Organisation de tests afin de vérifier le bon fonctionnement des fonctionnalités.
- L’apport d'une aide technique en fournissant au client une documentation technique et fonctionnelle
- Le suivi et la correction des anomalies.


Environnement technique : UML, PHP, PHPUnit, Test Driven Development, JQuery, HTML, CSS, SQL, JavaScript, MySQL, Json, Ajax.




2019 - 2021 Master système d’information et aide à la décision, ISIMA, France.

• Intelligence artificielle, Machine Learning, Deep Learning.
• Data Mining, Statistiques et Analyse de données, Big Data.
• Entrepôts de données : Conception, Cubes OLAP, SQL décisionnel, ETL.


2017 - 2019 Master systèmes informatique, Mouloud Mammeri, Algérie.

• BDD avancées, développement web, services web Soap/ Rest.



4 mois Projet d’études Master 2 : Etude de cas décisionnelle d'une entreprise de ventes d'articles sportifs

Synthèse : Réalisation d’une étude de cas décisionnelle sur la base de données commerciale Adventureworks de Microsoft pour offrir un outil de consultation et de restitution forgeant une image fidèle et à jour de l’activité des ventes

Activités :

• Définition des objectifs et le périmètre du projet.
• Identification de plusieurs sources de données hétérogènes
• Définition des indicateurs de performance
• Définition du modèle de données.
• Choix des outils et technologies.
• Mise en place de l’environnement technique.
• Collecte des données via un processus ETL (connexion aux sources, uniformisation, jointures et mapping, transformation).
• Chargement et alimentation de l’entrepôt de données
• Reporting et création du tableau de bord avec power BI.
• Exploration des données et analyse prédictive sur les ventes.

Environnement technique : SQL, MYSQL, Excel,Talend Open Studio, Power BI, Python.

4 mois Projet d’études Master 2 : Mise en place d'un système d'aide à la décision de la société Orien

Synthèse : Mise en place d’un système décisionnel via la création d’un entrepôt de données qui réponds au besoins de requêtes et d’analyse avancée afin d’améliorer la performance de la société Orien.

Activités :
• Etude et analyse du besoin.
• Identification des sources de données hétérogènes.
• Mise en place de l’environnement technique.
• Etablir la connexion à la base de données existante.
• Identification du problème au niveau du schéma de données existant (plusieurs jointures)
• Implémentation du nouveau schéma de données destinataire.
• Collecte des données à partir des sources hétérogènes via un procssus ETL
• Chargement et alimentation de l’entrepôt de données via les jobs.
• Fournir un outil d’aide à la décision via la base de données finale avec une performance plus élevé (jointures réduites).
• Mise en place des solutions de reporting et création des rapports avec power BI.
• Mise en place d’un Dashboard pour le département commercial.

Environnement technique : SQL, MYSQL, Access, Excel, Talend Open Studio, Power BI.

4 mois Projet d’études Master 2 : Réalisation d'une étude comparative entre les langages PHP et J2E dans le cadre du développement d'applications web

Synthèse : Conception et développement d'une bibliothèque en ligne pour la gestion et la consultation des livres.

Activités :

• Etude et analyse des besoins
• Mise en place de l’environnement technique.
• Conception de la base de données.
• Développement de la partie Front.
• Développement de la partie back-end avec php.
• Mise en place d’une architecture MVC manuellement pour le site
• Développement d’une version JEE pour le site
• Conception et architecture de la partie JEE
• Mise en place de l’environnement technique pour le JEE (configuration du serveur Tomcat)
• Développement du script d’initialisation de la base de données
• Développement de la couche Model.
• Développement de la couche présentation JSP

Environnement technique : SQL, MYSQL, Tomcat, java, Servlet, jsp, Eclipse ,php, Bootstrap, css.



SoftwareAG webMethods Integration:
• Création de services flux
• Création des services java
• Création des webservices Rest
• Consommer les webservices de type SOAP
• Exposer un service flux en tant que service web SOAP
• Tester les API et services web avec SOAPUI




Informatiques :
• Langages de programmation : C/C++, JAVA, Python, Langage R.
• Développement web : JEE, PHP, JavaScript, JQuery, HTML5, CSS3, MVC.
• SGBD: Oracle, MySQL/Maria DB, MongoDB, SQL Server.
• Outils décisionnels : SQL décisionnel, Power BI, Talend Open Studio.
• Développement mobile : SDK Android, XML, SQLite.
• Framework: Spring Boot.
• Conception: UML, Merise.
• Méthode agile : Scrum.

Langues :
• Français/ Arabe : Bilingue
• Anglais : Courant






Lecture : Romans, livres d’informatique
Voyages : Maghreb, Europe
GDG Tizi Ouzou : (Google developpers group).