Alex José - Business Analyst TABLEAU SOFTWARE

Ref : 190609T001
Photo d'Alex José, Business Analyst TABLEAU SOFTWARE
Compétences
SAS
R
SQL SERVER ORACLE
SAS ENTERPRISE GUIDE
TALEND DI
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

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

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