Étudiant en Mathématiques & Informatique | Certifié Data Scientist Passionné par l'Intelligence Artificielle et la valorisation des données, j'associe une solide formation académique en Mathématiques et Informatique à une expertise pratique en Data Science. Grâce à un parcours certifiant rigoureux, je maîtrise l'ensemble du cycle de vie des projets Machine Learning, de la préparation des données au déploiement de modèles prédictifs. Champs d'expertise : Machine Learning & Modélisation : Conception, entraînement et évaluation de modèles algorithmiques (régression, classification, clustering). Deep Learning & NLP : Traitement automatique du langage naturel, architectures de réseaux de neurones et manipulation de modèles de langage. Analyse Exploratoire & Traitement : Nettoyage, ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering) et analyse statistique avancée (Python, SQL, Pandas, NumPy). Toujours en quête de défis techniques, je souhaite mettre mes compétences au service de projets innovants pour résoudre des problématiques complexes grâce à la Data. Échangeons ! Ouvert aux opportunités de collaboration, projets IA / Data Science et échanges professionnels.
Supervision et encadrement d'une équipe de 5 agents recenseurs sur le terrain. Gestion de la collecte, de la saisie et de la transmission sécurisée des données de plus de 10 000 ménages. Contrôle qualité des données collectées et formation des agents à l'utilisation des tablettes. Résolution des anomalies de terrain en temps réel avec un taux de correction de 98 %.
Enseignement des mathématiques pour les niveaux collège et lycée. Conception de supports pédagogiques sur mesure. Vulgarisation et pédagogie appliquée aux notions d'algèbre, de probabilités et de statistiques.
Formation intensive axée sur la manipulation et l'analyse de données, l'apprentissage automatique (Machine Learning), le Deep Learning et le traitement du langage naturel (NLP). Réalisation de projets pratiques en Python, SQL et modélisation statistique.
Formation académique axée sur la modélisation mathématique, l'analyse numérique, l'algorithmique et la programmation. Acquisition de bases solides en statistiques, probabilités et développement informatique.