Antoine Dersy

Ingénieur Supélec, data scientist chez WhatsApp (Meta), Criteo et Google, je travaille avec vous pour valoriser vos données.

Passionné par le business comme fin et la technique comme moyen, j'ai la conviction qu'il existe des méthodes simples, efficaces, et peu coûteuses pour aider les entreprises à gagner en compétitivité grâce à la data.

Je propose une offre totale ou partielle de valorisation des données en trois phases séquentielles: Description-Analyse-Prédiction, avec un axe transverse d'automatisation.

Tout d'abord, nous évaluerons ensemble vos jeux de données existants. Ensuite, avec les équipes métiers, je proposerai des méthodes data-driven pour répondre à leurs besoins spécifiques. Enfin, une fois les données analysées et le lien avec le métier clarifié (deux conditions nécessaires de réussite), nous pourrons développer un POC de machine learning et envisager son industrialisation.

1/ Description et Visualisation

-Analyse exploratoire, statistiques descriptives [R: dplyr + ggplot ou Python: Pandas + Seaborn/Plotnine/Bokeh]

-Qualité et consolidation des databases

-Visualisation des données [Tableau, R Shiny]

2/ Analyse métier (Business Intelligence)

-Data mining et croisement des bases pour dégager des insights

-Développement de dashboards

-Protocoles expérimentaux d'analyse (biais d'analyses, design d'A/B tests)

-Tests statistiques (intervalles de confiance, p-values)

-Explication et interprétation de phénomènes business complexes, notamment à l'aide de visualisations

-Coordination et présentation des résultats à des équipes techniques et non-techniques

3/ Prédiction

-Optimisation des méthodes BI de la phase 2

-Classification (clustering, segmentation, détection d'anomalies, fraude) [Scikit, XGBoost, Stan, Keras, TensorFlow]

-Prédiction (scoring, forecasting, churn)

-Natural Language Processing (NLP) [NLTK]

X/ Automatisation et maintenance

-Création de jobs/ETL [AWS, HDFS, Spark]

-Maintien du code [Git]

-Web Scrapping [Selenium, bs4]