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Photo Alex José
Alex José - Business Analyst TABLEAU SOFTWARE CV n°190609T001
  • Profil Business Analyst, Consultant, Data Analyst - 25 ans
  • Domicile 91400 ORSAY
  • Domaines d'expertise Bases de données, Décisionnel / Datawarehouse, Etudes / développements
Compétences techniques
PYTHON
R
SAS
TABLEAU SOFTWARE
SAS ENTERPRISE GUIDE
SCALA
SPAD
SQL SERVER ORACLE
SSIS
TALEND DI
Études et formations

Domaines de compétences
 Développement de programmation : SAS (y compris VAS SIYA), Python et R
 Développement Talend, Tableau, Qlikview & Informatica
 Bonne maîtrise de logiciels statistiques & d’analyse de Text Mining
 Bonne connaissance des outils de gestion de projets

Environnements d’interventions
 Services bancaires (EDG Gabon, Brunic Diffusion)
 Administration Publique (Région PACA & Ministère)
 Société de Conseil (ASD Making, CEMOTEV)

Environnements techniques
 Base des données: MySQL, Mongodb, Cassandra
 BI : BO, Qlikview, Informatica, Tableau, Talend.
 BIG DATA : Cloudera (Spark), Anaconda, Docker
 Création de graphique et visualisation : Gephi, Processing
 Exploitation : Windows (7, 8, 10), Linux (Ubuntu)
 Gestion de projets : Gantt Project, Genius Project, Microsoft Project
 Langage de Programmation : Rstudio, SAS, Spark (en scala), Python
 Other softwares : VBA, STATA, GitHub, pack office

Formations
 2018/2019 Spécialisation à l’Analyse de données massives (CNAM Paris)
Environnement de fouille de données : SAS, SPAD, R
Environnement Ingénierie des données : Spark, Gephi, Processing
Environnement Base de données : Mongodb, Cassandra, Elasticsearch

 2017/2018 Master 2 Sciences Economiques, mention Bien (Paris Saclay/UVSQ)
Environnement de travail : SAS, STATA, QGIS, EXCEL/VBA
Econometrie ; Evaluation évonomique et financière, Analyse du risque.

 2015/2016 Master 2 Evaluation des Politiques Publiques, mention Bien (Aix-Marseille Université)
Environnement de travail : SAS, GRETL, MAPINFO, MODALISA
Econométrie des panels ; Evaluations d’impacts ; Techniques d’enquêtes.

Certifications1
 Avril 2019 : Les Data sciences de A à Z
Installer et utiliser SQL Server ; Installer et utiliser Microsoft Visual Studio Shell
Nettoyer les données et chercher des anomalies ; Utiliser SSIS (SQL Server ;
Integration Services) pour uploader vos données dans une base de données ;
Créer des Conditional Splits dans SSIS ; Gérer les erreurs de Text Qualifier.

 Mars 2019 : Formation aux ETL Talend et informatica P.C.
Modéliser des datawarehouses et datamarts, Mettre en oeuvre des reportings automatisés, Conception de solution BI, Créer des flux de donbées ; Automatiser des tâches de migration, Mettre en place des mappings ETL ; Historiciser des données et alimenter datamarts.

 Certifications SAS
• SAS BASE PROGRAMMER for SAS 9
• SAS Certified Statistical Business Analyst - SAS 9

Langues étrangères
 Anglais Niveau : courant
 Espagnol Niveau : Scolaire

Expériences professionnelles



 Environnements techniques :
 Outils: SAS ENTERPRISE GUIDE, SAS VISUAL ANALYTICS
 Objectif :
 Valoriser les données disponibles sur le Web pour améliorer la qualité de vie de tous et toutes.
 Réalisations :
 Chercher à modéliser les facteurs permettant d’améliorer le bien-être au travail
 Chercher des données fiables sur des sites spécialisés
 Faire la data préparation
 Faire des requêtes (jointures, agregation)
 Charger les données sur le serveur (SAS VIYA)
 Procéder à des tris à plats
 Effectuer des tris croisés
 Réaliser des histogrammes, carte à chaleur
 Modéliser et text mining
 Réaliser présentation.



Intitulé de l’intervention : Data scientist
 Environnements techniques :
 Outils: R, SAS, Qlikview
 Objectif :
 Modéliser un score de detection d’insuffisance cardiaque
 Réalisations :
 Extraire fichiers.
 Réaliser des scripts
 Effectuer Data wrangling.
 Imputer variables manquantes & corriger data extrêmes.
 Mettre en oeuvre les outils d’apprentissage non supervisé (ACP, CAH, AFDM).
 Réaliser statistiques decriptives et sélectionner variables pertinentes.
 Modéliser en utilisant arbre de décision, régression logistique, réseaux de neurones.
 Rédiger rapport.



Intitulé de l’intervention : Chargé d’études Titrisation
 Environnement(s) technique(s) :
 Outils: Tableau, Docker (MySQL), VECTIS, ACCESS
 Objectif :
 Mettre en oeuvre une solution de gestion des rappels de solde
 Réalisation(s) :
 Assimiler le besoin fonctionnel;
 Produire des enquêtes
 Structurer la dette
 Requêter la datawarehouse
 Dialoguer avec les acteurs économiques
 Faire du développement;
 Modéliser datamarts pour rappels solde
 Produire des requêtes pour reportings par direction, par ministère



Intitulé de l’intervention : Chargé d’études économiques
 Environnements techniques :
 Outils: SAS, EXCEL/VBA, QGIS
 Objectif :
 Piloter l’étude comparative des performances économiques des PEI
 Réalisations :
 Réaliser etat de l’art
 Identifier les territoires et variables
 Rechercher les informations sur sites spécialisés
 collecter les données (quantitative, qualittive et géographique)
 Effectuer Data cleaning et réduire échelle d’analyse.
 Réaliser des clusters & Faire du zonage des territoires
 Réaliser statistiques decriptives
 Modéliser la croissance économique
 Rédiger rapport
 Réaliser des synthèses d’articles & séminaires



Intitulé de l’intervention : Economiste-Statisticien
 Environnements techniques :
 Outils: Excel/VBA, SAS, MODALISA, LATEX, Ganttproject
 Objectif :
 Accompagner les collectivités territoriales & entreprises dans la conception, la mise en oeuvre et le suivi-évaluation des projets & politiques.

 Réalisation(s) :
 soutenir la mission d’évaluation d’impact du Fonds d’appui au développement municipal, FADeC (montant du projet> 150 millions d’euros)
 soutenir la mise en oeuvre du système de suivi et d'évaluation du programme de micro-projets à impact local, PMIL (montant du projet> 18 millions d'euros)
 Mettre en place le dispositif de suivi évaluation des actions de la Maison
Départementale de la Solidarité (MDS) et rédaction du projet de service de la MDS
 participer à l'analyse de la dynamique économique autour des marchés rénovés dans le cadre du programme de modernisation des principaux marchés des communes, PMPMC (montant du projet> 38 millions d'euros)



Intitulé de l’intervention : Chargé d’études statistiques
 Environnements techniques :
 Outils: Excel/VBA, SAS, Sphinx
 Objectifs :
 Modéliser un score de réussite des bénéficiaires d’aide à l’emploi
 Suivre le parcours des aides à l’emploi
 Réalisation(s) :
 Elaborer des KPI
 Agréger base de données
 Produire des enquêtes sur échantillon représentatif
 mettre à jour et requêter base de données
 Réaliser des spécifications de fusion et participer au dépouillement
 Construire des modèles de score pour évaluer la réussite des bénéficiaires d’aides
 Structurer et modéliser datamarts des bénéficiaires d’aides
 Prequêter pour produire des reportings par formations, par services
 Rédiger rapport



Intitulé de l’intervention : Agent de crédit
 Environnements techniques :
 Outils: ACCESS, VBA, Loan Performer
 Objectif :
 élaboration des rapports hebdomadaire, mensuel, trimestriel des acitivités de prêt.
 Réalisation(s) :
 analyser portefeuilles
 calculer des indicateurs & ratios pré-définis
 réceptionner les dossiers de crédit et de leur étude
 mettre à jour base de données
 segmenter clientèle
 établir des tableaux et des graphiques sur des données mensuelles
 ouvrir des comptes d'épargne
 surveiller des activités d'autres agences



Intitulé de l’intervention : Analyste opérationnel
 Environnements techniques :
 Outils: Excel, ACCESS,
 Objectif :
 Assister au lancement du Crédit à la consommation et mettre en place un fichier de gestion de stocks
 Réalisation(s) :
 recueillir les besoins de nos clients pour répondre au mieux à leurs exigences
 suivre nos livraisons et respecter les délais de livraison
 construire une base de données clients et des fichiers de stock
 mettre à jour la base de données
 vendre des biens d'équipement et en assurer le suivi
 rechercher de nouveaux clients
 communiquer sur le lancement du crédit à la consommation
 calculer les quotités
 accompagner les clients et les vendeurs

Projets
 1) Réalisation(s) : Décision d’accorder ou non un crédit bancaire (German credit Database)
 Classer individus en deux étiquettes
 Sélectionner les variables pertinentes
 Evaluer la performance du modele

Environnement technique :
 Outils: Jupyter (Python)
 2) Réalisation(s) : Construction d’une segmentation client à partir d’un fichier d’entreprise
 Techniques mobilisées : Analyse descriptives, visualisation, classification ascendante hiérarchique, classification descendante hiérarchique discrétisation automatique, analyse en composantes principales.

Environnement technique :
 Outils: SAS STAT
 3) Réalisation(s) : Création d’un modèle de score pour prédire le paiement ou non d’un crédit
 Techniques mobilisées : Imputation simple, analyse descriptives, arbre de décision, forêts aléatoires, Support Vecteur Machine et Gradient Boosting.

Environnement technique :
 Outils: SAS VIYA
 4) Réalisation(s) : Discrimination à partir du texte de la revue d’un film
 Extraire et découper ensemble des données;
 Pré-traiter les données textuelles et analyser structure hiérarchique
 Lemmatiser mots et représenter de manière vectorielle texte

Environnement technique :
 Outils: Spark

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