Etudiant en Master ESA - Econométrie et Statistique Appliquées à l'Université d'Orléans
En tant qu'étudiant en Master Économétrie et Statistique Appliquée à l'Université d'Orléans, ma passion pour la data science et l'informatique décisionnelle découle de l'immense potentiel qu'offrent ces domaines pour transformer des données brutes en informations exploitables. La capacité à analyser des ensembles de données complexes et à en extraire des informations pertinentes pour la prise de décision stratégique est ce qui m'attire le plus. Les données sont devenues la nouvelle monnaie de notre ère, et être capable de les maîtriser représente une compétence précieuse et recherchée. La data science offre une opportunité unique d'utiliser la technologie pour résoudre des problèmes réels. Qu'il s'agisse de prévisions économiques, d'optimisation de chaînes logistiques, de marketing ciblé ou d'analyse de réseaux sociaux, les applications sont vastes et variées. En travaillant sur des projets de data science, j'ai réalisé à quel point les décisions basées sur les données peuvent améliorer l'efficacité et la précision des actions entreprises par les entreprises et les institutions. Cette capacité à faire une différence tangible dans le monde réel est une source de motivation constante pour moi.
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Le projet consiste à développer un modèle de deep learning pour prédire les prix des maisons à partir des caractéristiques fournies dans le jeu de données. Ce modèle peut être utilisé par des agents immobiliers, des acheteurs ou des vendeurs pour estimer les prix des maisons dans une région donnée. L'objectif est de créer un outil précis et fiable pour prédire les prix des maisons, ce qui peut aider les parties intéressées à prendre des décisions éclairées lors de transactions immobilières.
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Cette application permet d'importer n'importe quel fichier CSV (jusqu'à 200Mb) et fournit des informations utiles telles que le nombre d'observations, le nombre de variables, et le nombre de valeurs manquantes par variable. Elle offre également la possibilité de générer des graphiques pour chaque variable en fonction de son type.
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Ce projet s'inspire d'un challenge de la Banque de France et permet de créer une base de données sur les balances de paiement.
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Savoir quels sont les caractéristiques des machine qui sont beaucoup plus défaillant donc prédire la defaillance des Machines.
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