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Sofiane TerrafST

Sofiane Terraf

Freelance en DataScience

130 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Sofiane

Vous souhaitez exploiter vos données pour mieux comprendre vos utilisateurs, analyser des comportements électoraux ou appuyer vos décisions stratégiques ?

Je vous accompagne dans l’analyse statistique et la modélisation de données, en mobilisant des méthodes avancées de machine learning (régressions, ACP, clustering) et des outils de visualisation performants.

Ma valeur ajoutée réside dans ma capacité à transformer des données complexes en résultats clairs, interprétables et directement exploitables, grâce à une approche rigoureuse et pédagogique.

J’interviens régulièrement sur des projets d’analyse de données, de modélisation prédictive, de cartographie et de création de tableaux de bord interactifs (Power BI), avec des livrables structurés et documentés.
  • Anglais

    Bilingue ou natif

  • Espagnol

    Notions

  • Indonésien

    Notions

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Station F
    Data Scientist - Détecter les enjeux de l’abstentionnisme à Paris
    CENTRES DE RECHERCHE
    août 2025 - janvier 2026 (5 mois)
    Paris, France
    Analyse des résultats des élections européennes et législatives de 2024 à Paris, visant à identifier les profils d’abstentionnistes à partir des principaux enseignements, des dynamiques locales et de certaines implications liées aux tendances politiques.

    Mobilisation d’outils de machine learning afin de détecter et de hiérarchiser les zones prioritaires de lutte contre l’abstention à Paris.

    Présentation des résultats sous forme de visualisations interactives, réalisées à l’aide de Power BI.
    Microsoft Power BI Python Jupyter Notebook Microsoft Excel
  • moi meme
    Data Analyst projet : Analyse sociologique des communes américaines
    SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉS
    janvier 2023 - janvier 2024 (1 an)
    Paris, France
    Analyse statistique des populations communales en fonction de leurs caractéristiques socio-démographiques.

    Recours à des méthodes de machine learning (régressions logistique et linéaire, analyse en composantes principales – ACP – et techniques de clustering), appliquées aux résultats des candidats politiques victorieux.

    Visualisations graphiques et cartographiques des résultats obtenus.

    Dépôt GitHub du projet : https://github.com/sterra7518/Projet

    Étude de cas : États-Unis
    Visualisation de données Microsoft Excel Analyse exploratoire des données MySQL Python
  • OpenClassrooms
    Data Analyst
    EDUCATION & E-LEARNING
    février 2022 - septembre 2022 (7 mois)
    Paris, France
    Etablissement d'un résultats des ventes pour un e-commerce avec Excel

    Création d'une base de données immobilière avec SQL

    Réalisation d'un Dashboard sur une étude sur l'eau potable avec Tableau

    Détection des faux billets avec le Machine Learning en Python (Régression logistiques et ACP)

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Formations

  • Formations d'OpenClassrooms
    DataAnalyst
    2022
    - Réaliser des modélisations de données pour segmenter une audience marketing - Analyser les ventes en vue d'améliorer la stratégie de l'entreprise - Interroger une base de données statistiques pour répondre à des questions business - Réaliser des dashboards avec graphiques et indicateurs de suivi pour suivre et analyser des résultats - Collecter, agréger et nettoyer des données en vue de réaliser une étude de marché
  • Master 1 - Mathématiques Appliqués (MIASHS)
    Université Paul Valery - Montpellier 3
    2021
    Acquérir une solide formation pluridisciplinaire (informatique, statistiques) et une bonne connaissance dela réalité des données SHS, Maîtriser les outils de stockage des données (SQL et NoSQL) Élaborer, interpréter et mettre en œuvre des tableaux de bord et des indicateurs statistiques, S’initier aux outils de traitements des données (R, Python), Connaître les principaux algorithmes d’apprentissage automatique "supervise et non supervisé’

Certifications

  • Data Analyst
    OpenClassroom
    2022
    R Tableau et PowerBI Statistiques inférentielles Machine Learning Python Knime Python (Programming Language) Statistiques descriptives Excel SQL

Compétences

Catégories