Diego - Expert Data
Ref : 190918N001-
33000 BORDEAUX
-
Business Analyst, Data Scientist, Data Analyst (31 ans)
-
Totalement mobile
-
En profession libérale
-
Conseil / Data Manager / Data Science / Data Visualisation / Data Engineer
Sud-Ouest (33) BordeauxJan 2022 - aujourd'huiAu sein de Sud Ouest Bordeaux, Je suis au sein du service marketing les missions :
Environnement Technique : Python, Looker, Tableaux, GCP,Notebook, IA,Airflow,Docker,Git-Hub, MangoDB Google Cloud Storage , Google Cloud Run, Big Query , Redis, Cloud SQL
mise en place d'une application qui permet de communiquer de manière ciblée sur un segment de clients. (Flask)
Dashboard sur le nombre d’articles lus et les thèmes les plus suivis (Looker)
Développement d'un tableau de bord temps réel (Flask) déployer sur des clouds run un pour le back et l'autre pour le front
Un moteur de recommandation qui permet d'afficher des articles appropriés au lecteur (Python)
Création des segments de population grâce à plusieurs critères
Création d'un algorithme qui peut determiner le type de thème d'un article (économie, justice, sport, france...) -
Conseil / Data Manager / Data Science / Data Visualisation / Data Engineer
Agirc-Arcco (33) GradignanJan 2022 - Jan 2022Au sein de l’AGIRC ARRCO Bordeaux, je suis en charge de la mise en place d’un service data où sont traitées les données
Environnement Technique : Python, Power BI, Cloudera, Spark, Linux,Hadoop, Tensor Flows, GCP, Jupyter Notebook, IA Cloudera semblable à (Kubernetes, Hortonworks, Openstack), Git-Hub
locales (Bordeaux) qui a notamment pour mission de détecter les anomalies et d’accompagner les métiers dans leur prise de
décision grâce à des outils clés en main.
Pour la partie management :
Création d’un référentiel contenant plusieurs niveaux de détails : Base de données ou API, Tables, Colonnes puis les valeurs.
Modélisation des différentes sources de données pour obtenir une table évolutive permettant de rajouter d'autres sources.
Création d’une méthodologie de défaillance (AMDEC et Pareto)
Pour la partie traitement (boîte à outils) :
- Algorithme Stats
- Algorithme de Classification
- Algorithme Graphique -
Conseil / Data Manager / Data Science / Data Visualisation / Data Engineer
Veolia (33) BordeauxJan 2020 - Jan 2022Schéma d’une stratégie data
Environnement Technique : Python, Power BI, Cloudera, Spark, Linux,Hadoop, Tensor Flows, GCP, Jupyter Notebook, IA Cloudera semblable à (Kubernetes, Hortonworks, Openstack),Git-Hub
- Veille technologique infrastructure ,packages python (en relation avec les données métiers)
- Pilotage du projet Bilan des flux (4 personnes)
- Réunion avec des référents métier pour comprendre leurs besoins convergence IT/OT
- Cartographie des applications, Fichiers (Excel, csv …)
- Processus de qualité des données pour vérifier l'intégrité des données
- Élaboration de la stratégie de gouvernance des données : identification des besoins, conseils, planification et organisation des
étapes de mise en œuvre - Mise en place d’une stratégie data
- Amener une culture data dans les équipes métiers
- Utilisation de la méthode AMDEC pour analyser la criticité des données d'interventions
- Utilisation de pareto pour prioriser les cas d’usages
- Monter les compétences des équipes techniques en Python et PowerBI
Mise en œuvre et suivi des étapes :
- Cartographie des données, dictionnaire des données, cadrage, chiffrage du projet et planification
- Importation des données d’applications métier dans un environnement Cloudera
- Modélisation des données afin de les intégrer dans l’application Power BI
- Traitement des données avec Python (Calculs, ML, IA)
- Visualisation des données Métiers avec Power BI
- Conception de la documentation technique, vidéos et tutoriels
- Développement d’une application permettant de calculer des distances géographiques et de géocoder -
Conseil / Data Manager / Data Science / Data Visualisation / Data Engineer
LaPiscine (33) BordeauxJan 2020 - Jan 2020Animation de formations Python (e-learning), Ecole La Piscine (Bordeaux) - public diversifié : doctorant, professionnel,
Environnement Technique : Python, Power BI, Cloudera, Spark, Linux,Hadoop, Tensor Flows, GCP, Jupyter Notebook, IA Cloudera semblable à (Kubernetes, Hortonworks, Openstack)
adulte en reconversion… -
Data Science / Data Visualisation
Primagaz (92) La DéfenseJan 2019 - Jan 2020Missions
Environnement Technique : Python, Azure, IA, Tableau Software,Git-Hub
- Mise en œuvre de la stratégie Qualité des données : nettoyage des données des compteurs de gaz, élaboration du dictionnaire
des données, indexation…
- Création d’un algorithme (langage Python) pour repérer les données manquantes ou aberrantes des compteurs calorifiques et
d’eau chaude. L’algorithme permettait également de corréler les phénomènes météorologiques avec la consommation de
chauffage.
- Création des Dashboards - visualisation et vérification des données -
Data Manager / Data Science / Data Visualisation /Formation
SUEZ (92) La DéfenseJan 2015 - Jan 2019Missions
Environnement Technique : Python, Spark, Neo4j,Power BI, SQL, NOSQL, AZURE, Jupiter Notebook Tableau Software
- Élaboration de la stratégie de gouvernance des données : identification des besoins, conseil, planification et organisation des
étapes de mise en œuvre - Mise en place d’une stratégie data
- Mise en œuvre de la stratégie Qualité des données : nettoyage des données provenant des compteurs d’eau
- Création d’un algorithme (langage Python) pour analyser la consommation des réseaux d’eau à partir des données collectées
via les compteurs (IoT), détection des anomalies et prévision de l’activité des réseaux d’eau (analyses prédictives). Restitution
de ces analyses sous forme de tableaux de bords Power Bi et Tableau Software.
- Modélisation des données et création de rapports Power Bi pour répondre aux différents besoins métier (régions, marketing,
DSI, siège)
- Organisation et animation de formations Power Bi et Tableau Software auprès d’un public de directeurs d’exploitation et
d’opérateurs terrain, au siège et en région.
- Mise en qualité des données dans un projet de GMAO. Outils utilisés : Jupyter Notebook, Power BI et SQL AZURE.
- Veille technologique (Neo4j, Mongo DB, Spark)
-
Python, SQL, Ethique, Big Data, Management
CNAM - Paris (75) - MASTER MEDAS2017 -
Automatisme, Supervision, Électrotechnique, Programmation, Mathématiques, Statistiques
CY - Cergy (95) - Licence Pro SARI2014 -
BEP ET BAC :Électrotechnique, Dessin Industriel, Électronique BTS : Management, Processus, Mécanique, Électrotechnique, Automatisme
PB - Rueil-Mal (92) - BEP & Bac Pro Electrotechnique & BTS ATI2012
Flexibilité, Créativité, Pédagogie, Résolution de problèmes complexes, Capacité d'adaptation
Savoir-faire
Conseil ð Transformation Numérique ð Expertise Data ð Formations #data manager #data science #data engineer #data
conseil #data visualisation
Associer l’intuition humaine à l’intelligence artificielle pour délivrer des analyses complexes et résoudre les problématiques d’entreprise.
Connaissances techniques
Programmation / Base de Données / DataViz / Framework / DevOps / Documentation
Python Talend JS HTML CSS MongoDB
Redis SQL Cloudera
âââââ ââââ ââââ ââââ ââââââââââ
Django/Flask PowerBI
Tableau Excel Hub/Lab Docker GCP
Azure