À propos de Léo
🎯 Vous avez des données, mais vous ne savez pas comment les exploiter efficacement ? Je vous aide à les transformer en insights stratégiques pour optimiser votre prise de décision et booster votre performance !
✅ Analyse, transformation et modélisation des données
✅ Création de tableaux de bord dynamiques et interactifs (Power BI, Tableau, Looker Studio)
✅ Requêtes SQL optimisées pour extraire des données pertinentes
✅ Automatisation des analyses pour un reporting efficace et sans effort
✅ Segmentation et visualisation avancée pour identifier tendances et opportunités
💡 Ce que je vous apporte :
📊 Une vision claire de vos données pour améliorer vos performances
📈 Des tableaux de bord actionnables qui facilitent la prise de décision
⏳ Un gain de temps grâce à des automatisations sur mesure
📢 Un storytelling data-driven pour convaincre vos équipes et vos clients
🛠 Outils et technologies maîtrisés :
SQL (PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Snowflake)
Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)
Power BI, Tableau, Looker Studio
Excel avancé (Power Query, VBA)
🎯 Mon objectif : Vous fournir des analyses précises et impactantes pour vous aider à prendre les meilleures décisions.
📩 Discutons de votre projet ! Contactez-moi pour une première discussion sans engagement.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Rennes (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Ceva Santé AnimaleData EngineerINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEavril 2025 - juin 2025 (2 mois)Mise en place d’un pipeline complet d’ELT, visant à extraire, stocké et créer des insights en temps réels de data provenant de la machines connectées
- BottleneckAnalyse des ventes et recommandation stratégiquenovembre 2024 - novembre 2024🔧 Outils utilisés : Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Jupyter Notebook
- Analyse exploratoire des ventes pour identifier les facteurs influençant la performance commerciale.
- Traitement et nettoyage des données en Python pour assurer leur qualité et leur cohérence.
- Visualisation des tendances à l’aide de Matplotlib et Seaborn, permettant d’identifier les points de blocage dans le processus de vente.
- Mise en place de recommandations stratégiques basées sur l’analyse des données pour optimiser le chiffre d'affaires.
- Simulation et modélisation des impacts d’une optimisation des ventes sur les performances globales de l’entreprise fictive.
💡 Résultat : Présentation d’un rapport de recommandations data-driven pour améliorer la stratégie commerciale et résoudre les goulets d’étranglement identifiés. - La Poule qui chanteÉtude de marché et segmentation des pays pour une expansion internationaledécembre 2024 - décembre 2024🔧 Outils utilisés : Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Scikit-learn), Jupyter Notebook
- Réalisation d’une étude de marché pour une entreprise agroalimentaire souhaitant s’implanter à l’international.
- Nettoyage et analyse exploratoire des données issues de la FAO pour sélectionner les indicateurs pertinents.
- Segmentation des pays à l’aide de méthodes de clustering : Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) et K-Means.
- Analyse en Composantes Principales (ACP) pour synthétiser les informations et visualiser les relations entre variables.
- Recommandations stratégiques pour cibler les zones les plus propices au développement international de l’entreprise.
💡 Résultat : Identification de groupes de pays ayant des caractéristiques économiques et agricoles similaires, permettant une prise de décision optimisée pour l’expansion de l’entreprise.
Avis
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Certifications
- Supervised Learning with scikit-learnDataCamp2025