Simon C.

Mise en production d'un projet Data Science sur GCP

Monitoring et Maintenance des pipelines de ML

Automatisation des pipelines CI et CD

Aquila est un cabinet de conseil spécialisé en Computer Vision, NLP et Machine Learning.

Missions pour différents clients en data science et data ingénierie.

- Analyse de news financières en anglais pour détection de controverses

- Construction d'indicateurs via techniques NLP (word2vec) pour détecter des formations professionnelles non elligibles

- Projet Smart City: intégration d'une feature permettant de calculer le taux de couverture d'une zone géographique par les caméras de surveillance

Projet Interne:

- Implémentation d'une pipeline CI avec pytest, gitlab CI, flake8

Python, Pyspark, Gitlab, tests unitaires, docker, AWS

Formation Python pour la data science:

- Rappels rapides sous Python (types de variables, conditions logiques, boucles for et while, définition de fonctions, lambdas fonctions)

- Importation de librairies et notions de base de classes (instances & méthodes)

- Présentation des différents concepts autour de la data science (IA, Machine Learning, Big Data, ...)

- Introduction aux packages numpy, scipy, matplotlib

- Introduction au package pandas pour manipulation de données temporelles

- Analyse de séries temporelles (décomposition en tendance et saisonnalité; tests de stationnarité usuels) via le package statsmodels

- Présentation du Machine Learning non supervisé + implémentation rapide via le package scitkit learn (algorithme K-means/CAH/DBSCAN)

- Présentation du Machine Learning supervisé et des différents concepts (split train/test, validation croisée, descente de gradient, mesure de la performance prédictive)

- Implémentation d'algorithmes supervisés (KNN, régression linéaire, régression logistique) via sci-kit learn

- Introduction aux méthodes d'apprentissage ensemblistes avec les forêts aléatoires et/ou boosting