Chloé Pariente

Je viens de l'école Centrale Paris ou j'ai toujours orienté mes cours et projets vers la Data Science. J'y ai réalisé pendant 6 mois un projet dans le pôle Data Science sur la recommendation de vins en utilisant des données de spectroscopie Infra Rouge. J'ai ensuite pris des cours de Machine Learning et de Natural Language Processing qui m'ont permis de developper mes compétences et connaissance des librairies telles que Scikit Learn et NLTK ainsi que du language SQL. J'ai ensuite consacré mon année de césure au code et à la Data Science où j'ai réalisé différents stages notamment à la BNP et dans une start-up nommée Squadded où j'ai approfondi mes connaissances en NLP, Computer vision et en algorithmes de recommendation. Pour terminer mon cursus, je suis partie aux Etats-Unis pour suivre un master de Data Science au MIT (Massachussetts Institute of Technology) où j'ai appris théorie et application des différents algorithmes de Machine Learning (Tree Ensemble, Regressions etc) ainsi que des méthodes d'optimization. J'y ai aussi appris de nouveaux languages tel que R et Julia mais aussi des méthodes de gestion de projet et de management toujours dans le domaine de l'analyse de données. Pendant ce cursus à Boston, j'ai eu la chance via des cours et des rencontres de travailler sur plusieurs projets de recherches en Data Science au sein d'entreprises telles que Oracle, Zoetis et l'hopital Brigham Women Hospital où j'ai encore perfoctionné mes compétences sur les algorithmes de Machine Learning via différentes applications en allant du marketing et de l'optimization des revenus jusqu'à la prédiction de pathologies.