Développement d'applications métier
Conception d'outils internes, d'interfaces de gestion, de bases de données et de modules adaptés aux besoins opérationnels.
Réalisations
Des expériences professionnelles et des projets Data structurants.
Les réalisations illustrent à la fois mon expérience professionnelle et mes projets en Data Science appliquée.
Réalisations professionnelles
Applications métier, données et automatisation.
Cette section met en avant des réalisations représentatives de mon expérience en développement informatique, automatisation et valorisation des données.
Valorisation des données
Traitement, structuration et exploitation des données métiers pour produire des indicateurs utiles et faciliter la décision.
Automatisation
Création de traitements automatisés pour réduire les tâches manuelles, fiabiliser les processus et gagner du temps.
Outils décisionnels
Mise en place d'indicateurs, tableaux de bord et analyses pour suivre l'activité et mieux piloter les actions.
Produits et démonstrations
Premières réalisations consultables.
BankScoring
Étude de cas de scoring bancaire avec modèle Machine Learning, API et lecture métier du risque.
PythonMachine LearningSHAPDashboardAPI
AGNESK Conseil
Plateforme publiée, orientée présentation de services, contenu, SEO et expérience responsive.
Next.jsReactTypeScriptSEO
Projets Data Science
Scoring, segmentation, prévision, classification et analyse spatiale.
BankScoring
Modèle de scoring de risque de crédit, dashboard, API et interprétabilité des prédictions.
PythonMachine LearningAUC-ROCSHAPAPI
Segmentation clients e-commerce
Segmentation comportementale, analyse RFM, stabilité temporelle des clusters et optimisation marketing.
ClusteringRFMPythonKaggle
Classification automatique de produits
Classification d'articles à partir d'images et de descriptions textuelles, réduction de dimensions et clustering.
ImagesTexteClusteringRéduction de dimension
Seattle CO₂
Prédiction des émissions carbone et de la consommation énergétique de bâtiments.
RégressionFeature engineeringÉnergieCO₂
Nutri-Score
Préparation de données Open Food Facts et prédiction de catégories nutritionnelles manquantes.
Open Food FactsClassificationEDA
AWS & Deep Learning
Architecture AWS avec EC2, S3 et IAM pour une chaîne de traitement d'images de fruits.
AWSEC2S3PySpark
Prévisions de dépenses
Prévision de dépenses alimentaires à partir de données historiques mensuelles.
ARIMAARIMAXForecasting
Analyse spatiale santé-environnement
Analyse des variations spatiales du risque sanitaire lié aux polluants en Île-de-France.
Analyse spatialeRégressionSanté environnementale