Helmi - Data Scientist Data Analyst EXCEL RStudio QLIKVIEW Microsoft Power BI

Ref : 200714M001

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75002 PARIS
Data Scientist, Business Analyst, Data Analyst (44 ans)
Freelance

Compétences

EXCEL

RStudio

SPSS

QLIKVIEW

Microsoft Power BI

Expériences professionnelles

CDI : Business Analyst

SATEM
Jan 2019 - aujourd'hui
 Détecter les besoins analytiques des différents pôles ; logistique, marketing et
commerciale.
 Analyse statistique des ventes (Sell In Sell Out) afin de déterminer l’évolution
périodique des différents articles.
 Assurer la visualisation des données sous ERP avec le Data Viz Qlick View
 Prévision annuelle en nombre et en chiffre d’affaire des différents articles par
techniques du machine Learning (Lissage exponentiel sous R)
 Analyse des profils clients, classification des clients selon leur préférence articles,
fréquence d’achat,
 Mise en place d’un outil de reporting qui permet de suivre la facturation des clients
par jour ou par intervalle de temps.
 Etude de corrélation Elasticité entre le volume de vente et les part en linéaire.
CDI : Data Analyst

ARMATIS-LC
aujourd'hui
Analyse prédictive des performances des collaborateurs avec les techniques du
machines learning (détection des modèles de prévisions, classification des agents
selon leur performance)
 Analyse des profils clients et prévoir la performance de la base clientèle (détection
des facteurs les plus discriminants et classification)
 Prédiction du nombre optimal des collaborateurs par activité en adoptant les
techniques du machine Learning
 Analyse des Verbatim avec la technique du Text Mining (Tm sous R) dans le but
déterminer l’occurrence des termes, les corrélations entre termes les plus
fréquent, les axes les plus discriminants
Fournir les reportings de suivi de l’activité : Les KPI des agents et les flux
 Analyse de la joignabilité par secteur d’activité en terme de tranche horaire.
 Extraction des données depuis SQL Server pour les différentes analyses
Tunis, Tunisie CDI: Chargé D’études Marketing

SIGMA CONSEIL
aujourd'hui
Elaborer les études quantitatives et qualitatives et analyser les bases de données
pour différents clients tel que Henkel, Philip Morris, Délice Danone, Carrefour,
Monoprix, Amen Banque, Afrique Assistance, Tunisie Telecom…
 Identifier les données à collecter (type de données, périodicité...) ainsi que les moyens
de collecte (type de questions, panel, grille d’évaluation, taille de l’échantillon…) ;
 Analyser, interpréter et fournir le reporting des résultats statistiques ;
 Identifier et mettre en œuvre les traitements statistiques et le Data Mining appropriés
pour tester des hypothèses, établir des corrélations, établir des modèles de prévision
et détecter les facteurs influents ;
 Elaborer les questionnaires et les guides d’entretiens
CDI: Chargé D’études Statistiques

POINCIBLE marketing &Conseil
aujourd'hui
Analyser les bases de données collectées des études de marché avec SPSS pour
différents clients tel que Délice Danone, Magasin Général, Sodexo, SOTUPA…
 Identifier les données à collecter (type de données, périodicité...) ainsi que les moyens
de collecte (type de questions, panel, grille d’évaluation, taille de l’échantillon…) ;
 Analyser, interpréter et fournir le reporting des résultats statistiques ;
 Identifier et mettre en œuvre les traitements statistiques et le Data Mining appropriés
pour tester des hypothèses, établir des corrélations, établir des modèles de prévision
et détecter les facteurs influents ;
 Elaborer les questionnaires et les guides d’entretiens
 Formation des enquêteurs sur les différentes types d’études
Stage : Projet de fin d'étude d'ingénieur (PFE)

Société tunisienne d'électricité et de Gaz (STEG)
aujourd'hui
Elaborer une méthodologie « Data mining »avec l’éditeur R qui peut détecter la
consommation frauduleuse d’électricité. Elle consiste à faire :
 Application de la méthode machine Learning ; classification SVM avec L’éditeur R
dans le but de détecter les consommations frauduleuses de l’électricité.
Cette Application est déterminée en deux grandes partie :
Classifier les consommations par la méthode du support vecteur
machine (Data mining)
Appliquer un algorithme d’optimisation pour cette classification

Études et formations

Formation R-Studio

2017
Formation outil Analyse de donnée SPSS

2013
DIPLOME Ingénieur en statistique et analyse de l’information

Ecole Supérieure de la Statistique et Analyse de l’Information(ESSAI)
DIPLOME : Maitrise en économie et gestion quantitative(Spécialité Statistique)

Institut Supérieur de Gestion(ISGSousse)

Autres compétences

COMPETENCES TECHNIQUES
Statistique RStudio, SPSS, SAS
Bureautique Excel, Word, PowerPoint, Outlook
DataVIZ Power BI, Qlick View
Langages VBA, SQL
SGBD Access, Oracle/ MySQL/ MS SQL
Systèmes Windows Server 2003; 2008 R2; 2012 / Windows XP, 7, 8, 10
Internet / Intranet HTML, XML
Méthodes Merise, UML
Anglais Courant (expériences professionnelles à l’international)
COMPETENCES METIERS
▪ Marketing
▪ Cosmétique
▪ CRM
▪ Grande distribution
▪ Commerce