Céline - Data Scientist R

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Compétences
Expériences professionnelles
  • Parcours professionnel et diplômes

    Depuis 2015 Consultante et formatrice en statistique.
    2011-2015 Enseignant-chercheur en mathématiques et informatique, École des Métiers de l’Environnement, Bruz, France.
    2008-2011 Enseignant-chercheur en mathématiques et automatique, École Supérieure d’Ingénieurs en Électronique et Électrotechnique, Amiens, France.
    2004-2007 Doctorat en mathématiques appliquées et automatique, Université Angers.
    2003-2004 DEA en automatique et informatique appliquée, Ecole Centrale Nantes.

Études et formations
  • Parcours professionnel et diplômes

    Depuis 2015 Consultante et formatrice en statistique.
    2011-2015 Enseignant-chercheur en mathématiques et informatique, École des Métiers de l’Environnement, Bruz, France.
    2008-2011 Enseignant-chercheur en mathématiques et automatique, École Supérieure d’Ingénieurs en Électronique et Électrotechnique, Amiens, France.
    2004-2007 Doctorat en mathématiques appliquées et automatique, Université Angers.
    2003-2004 DEA en automatique et informatique appliquée, Ecole Centrale Nantes.

    Compétences pour missions d’expertise

    • Conseil pour l’approche méthodologique statistique à appliquer.
    • Mise en place et analyse de plans d’expérience : comment penser l’expérimentation ?
    • Élaboration et traitement de questionnaires : méthodes de recueil de l’information, étapes de la conception de l’enquête, les différents types de questions, analyse des réponses, graphiques.
    • Visualisation de données et simulation numérique : représentations graphiques adaptées avec visuels esthétiques et accessibles à tous, création de tableaux de bord.
    • Traitement et analyse de données (quantitatives, qualitatives et textuelles) : statistique descriptive, analyse de la variance, régression linéaire, régression logistique, analyse sensorielle.
    • Analyses multidimensionnelles : analyse en composantes principales, analyse factorielle des correspondances, analyse factorielle discriminante, analyse des correspondances multiples, classification en vue de résumer rapidement un jeu de données et d’en dégager des groupes d’individus qui se ressemblent et/ou des variables corrélées.
    • Analyses de survie : courbes d’analyses de survie, modélisation mathématique, recherche de facteurs de risque.
    • Modélisation statistique : recherche du "meilleur" modèle disponible pour ajuster les données, les expliquer, pouvoir prédire...
    • Etudes gage R&R : mesure de la performance d’un système de mesure en termes de répétabilité et de reproductibilité.
    • Etudes démographiques : études de l’évolution de la démographie sur un site donné en fonction des migrations, des logements, de la dynamique démographique pour prévoir par exemple le nombre d’enfants scolarisés à une certaine période et anticiper les infrastructures.
    • Réalisation et remise de rapport, de diaporama "clé en main", aide à la publication...

    Formations continues et enseignement supérieur
    • Formations continues en statistique et analyse de données pour des clients du secteur privé et du secteur
    public (initiation au logiciel R, statistique descriptive et inférentielle, préparation et nettoyage d’un jeu de
    données, gestion des données manquantes, analyses factorielles, analyse de survie RMarkdown). Des formations
    inter-entreprises sont proposées à des dates fixées sur Rennes (voir le site ********). Possibilité de
    formations sur mesure adaptées au public concerné, à ses besoins et ses compétences en partant par exemple
    d’un jeu de données des stagiaires.
    • Interventions dans l’enseignement supérieur : École Nationale de la Statistique et de l’Analyse de
    l’Information (Ensai, Rennes), Laboratoire de Mathématiques Appliquées d’AgroCampus Ouest (Rennes), Lycée
    Chateaubriand (classes préparatoires, Rennes), Faculté des Sciences Sociales et Économiques (Rennes1), Univer-
    sité de Rennes 2, École Supérieure de Commerce (ESC, Rennes), École des Métiers de l’Environnement-Unilasalle
    (Unilasalle-EME, Rennes)...

    Logiciels et langages informatiques
    • Mathématiques : R, Maple, Matlab/Scilab/Octave, GraphPad Prism
    • Base données : MySQL, Access, Libre Office Base
    • Programmation : R, Python, Turbo Pascal, Delphi. Notions de C, PHP, Visual Basic, Simulink
    • Bureautique : Latex (Beamer), LibreOffice, Pack Office

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Data Scientist R

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