Je serai data scientist pour la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique, l'analyse de big data
Ingénieur Data senior et Data Scientist
À propos de ce service
Fort de plus de 20 ans d’expérience dans la science des données, l’ingénierie des données et l’intelligence d’affaires, je propose des solutions complètes allant de la collecte et du nettoyage des données à la modélisation par apprentissage automatique et aux insights exploitables. J’ai travaillé sur des projets avancés tels que la prédiction des retards de vol, la modélisation de la fidélisation client et l’analyse de sentiment en utilisant des outils de pointe comme Python, Spark, Hadoop et des plateformes cloud (Azure, AWS, GCP).
Ce que je propose :
- Modèles prédictifs et de classification (Random Forest, XGBoost, SVM, etc.)
- NLP (analyse de sentiment, modélisation de sujets, BERT)
- Deep Learning (CNN, LSTM, ANN)
- Analyse de Big Data avec Hadoop, Spark (Scala, Java, PySpark)
- Bases de données SQL et NoSQL (SQL Server, Oracle, MongoDB, Cassandra)
- Visualisation de données (Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn)
- Pipeline de données et ETL (SSIS, Talend, Airflow)
- ML basé sur le cloud (Azure Databricks, AWS EMR, GCP BigQuery)
Outils et langages :
Python, R, Java, Scala, SQL, PySpark, TensorFlow, Keras, Hadoop, Hive, Kafka, Power BI, Azure, AWS, GCP
Transformons vos données brutes en intelligence d’affaires précieuse. Que ce soit pour une analyse ponctuelle ou un pipeline ML évolutif, je garantis des résultats professionnels, explicables et fiables.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
•
Java
•
NoSQL
Technologie:
Python
•
Java
•
Scala
•
tensorflow
•
PyTorch
•
SQL
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quelles informations avez-vous besoin de moi pour commencer ?
Pour commencer, j’aurai besoin d’accéder à vos sources de données (ou à un échantillon), d’une brève description de vos objectifs commerciaux et de toute exigence spécifique comme le format de sortie attendu (par exemple, tableaux de bord, rapports CSV, API). Pour les grands projets, une courte réunion de découverte est recommandée.
Travaillez-vous avec des données en direct / en production ?
Oui, j’ai une vaste expérience dans la construction et la gestion de pipelines de données en environnement de production. Cependant, je recommande toujours de commencer par un environnement de staging ou d’échantillonnage pour valider la logique avant de passer à un déploiement complet en production.

