À propos de Daniel
🚀 Expert en extraction de données, automatisation et ML
🎓 Docteur en Machine Learning & Mathématiques Appliquées - Mines Paris
🏅 Plus de 5 ans d’expérience dans des projets internationaux, y compris pour des institutions publiques comme les JO2024
🤝 Plus de 10 Clients Hautement Satisfaits
Passionné par l'analyse de données et l'optimisation, je vous propose des services complets en Data Science, allant de la récupération à l'analyse et la visualisation des données.
Ce que mes services peuvent vous apporter :
✅ Analyse rapide et résultats concrets grâce à des scripts Python sur mesure.
✅ Automatisation de tâches avec des techniques de scraping (BeautifulSoup, Selenium) et d'appels API.
✅ Traitement et nettoyage des données avec Pandas et NumPy.
✅ Visualisation interactive avec Matplotlib, Seaborn et Plotly.
✅ Modélisation avancée pour la prédiction et la classification (Deep Learning avec TensorFlow et PyTorch).
⚒️ Compétences Clés :
- Récupération de données : Scraping, API
- Traitement : Pandas, NumPy
- Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Machine Learning : Scikit-learn, Statsmodels, TensorFlow, PyTorch
🎓 Formation & Mentorat :
J'offre des programmes de formation sur mesure pour des équipes souhaitant intégrer des techniques de Data Science et Machine Learning dans leurs processus métiers.
Mon Parcours :
🎓Thèse Mines Paris
🎓Msc Imperial College London
🎓Ingénieur École Centrale de Lyon
🎓Prépa Maths Sup/Spé au Lycée Henri IV
🔗 Vous avez un projet en tête ? Parlons-en et voyons comment je peux vous aider à transformer vos données en résultats grâce à l'IA. 🚀
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Optimarket SolutionsData scientist consultantavril 2024 - septembre 2024 (6 mois)Chez OptiMarket Solutions, j'ai eu l'opportunité de jouer un rôle essentiel dans la mise en place de stratégies de marketing basées sur les données. J'ai commencé par analyser en profondeur nos données clients pour identifier des tendances et des opportunités d'amélioration. Grâce à cette analyse, j'ai pu segmenter notre audience de manière plus précise, ce qui a permis de personnaliser nos campagnes marketing. J'ai également automatisé plusieurs processus de collecte de données, en utilisant des outils de scraping et des API, ce qui a considérablement réduit le temps nécessaire pour obtenir des informations précieuses. En parallèle, j'ai conçu des tableaux de bord interactifs pour visualiser nos performances, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées. Mon approche orientée vers les résultats m'a permis de contribuer à l'augmentation de notre taux de conversion et d'améliorer l'efficacité globale de nos efforts marketing.
- Mines parisEnseignantEDUCATION & E-LEARNINGoctobre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 8 mois)Paris, FranceEnseignant du cours Sciences des Données
- MINES ParisTechPhD candidateENERGIEnovembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 7 mois)Paris, FranceThèse en data sciences pour le traitement de gros volumes de données
Avis
Simon
CareCare
Avis laissé le 08.12.2022
Très bonne expérience avec Daniel: la communication est fluide, et on sent l'envie de bien faire. Je travaillerai à nouveau avec lui à l'avenir.
T
Thomas
Ceramike
Avis laissé le 10.08.2022
Très bonne expérience avec Daniel, à la fois très bon relationnel humain avec une bonne maîtrise technique couplée à une appropriation très rapide de l'enjeu business.
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Formations
- Diplôme d'ingénieurCentrale Lyon2019Activités et associations : Capitaine et entraîneur de football ; Association Gala EclypsActivités et associations : Capitaine et entraîneur de football ; association Gala Eclyps Mathématiques et Optimisation, Statistiques et probabilités, Traitement du signal, Statistique appliquée et théorie de Fourier, Informatique et données, Économie, Sciences sociales et gestion.
- Diplôme d'ingénieurImperial College of London2020Diplôme d'ingénieur avec distinction (la plus haute récompense cette année) Statistiques, Théorie de la fiabilité (probabilités avancées), Mathématiques non linéaires (instabilités et équilibre), Optimisation des équations, Analyse par éléments finis : Mathématiques appliquées et intégration numérique.
Certifications
- Machine LearningStanford2021
- Data SciencesEcole Centrale de Lyon2020