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Photo de Fakhri, Développeur SQL

Fakhri Développeur SQL

CV n°200805B002
Compétences techniques
SQL
UML
Études et formations

Formations

2017–2020 Master Informatique DAC, Sorbonne Université Sciences (ex UPMC), Paris VI.
Données, Apprentissage, Connaissances
2013–2017 Licence Informatique, Université Pierre et Marie Curie (UPMC), Paris VI.
Mention: ASSEZ BIEN

Compétences
Environnement,
bureautique
• Systèmes d’exploitation : Linux/Debian, Windows, macOS
• Outils : Eclipse, Emacs, Jupyter Notebook, IntelliJ (IDEA), PyCharm, Pack Office
Langage
informatique
• C, JAVA, Python (Numpy, Matplotlib, Scikit-Learn, Pandas, PyTorch ), SCALA, SCHEME,
Prolog, CLIPS, Script shell
• Web: PHP/HTML/CSS/JavaScript/jQuery/Ajax , XML (DTD, XPath, XSLT, XQuery)
Bases de
Données
• Oracle, SQL Server, MySQL, JDBC, Hadoop, Spark, xGraph, Neo4j, Cypher
• SQL, PL/SQL, NoSQL, mongoDB, MapReduce, SQL3, RDF/OWL/SPARQL
Data Science • Apprentissage automatique: Machine Learning, Deep Learning
• Business Intelligence, Recherche d’informations, Apprentissage Symbolique et Web Sémantique
Langues • Anglais: niveau B2, Avancé
• Espagnol: niveau A2, Élémentaire

Expériences professionnelles

Expériences

Septembre–
Décembre,
2018
Projet M2 Plateforme de recherche d’information, Sorbonne Université, Paris.
– Développement d’un moteur de recherche en python: modèles de recherche PageRank, HITS
– Text mining: Indexation de corpus de documents textuels (Lemmatisation, TF-IDF, index inversé)
– Implémentation, évaluation, comparaison de plusieurs modèles RI: vectoriel, probabiliste (modèle de
langue, modèle BM25 (Okapi))
– Classification automatique de documents selon leurs pertinences à une requête: apprentissage automatique de modèles de recherches (Régression linéaire ridge, SVMRank)
Janvier–Mai,
2018
Projet M1 Business Intelligence, UPMC, Paris.
– Structuration des flux et des bases de données: Data Integration, ETL (Kettle - Pentaho).
– Monitoring de la qualité data, modélisation et analyse multidimensionnelle (DatawareHouse, OLAP)
– Analyse de données (RapidMiner): Data visualisation, DataMining (ACP, Règles d’associations,
K-means)
– Description: analyse du trafic aériens, flux de touristes, prévention de surcharge des aéroports.