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PO Product Owner - Data client/CRM

CRM DATA SCRUM
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59 - LILLE
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Consultant SPSS

SPSS
ASAP
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Data Analyst SPSS

SPSS
ASAP
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Consultant SPSS MODELER

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ASAP
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Analyste SPSS

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1 mois
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Consultant Technique SPSS

SPSS
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75 - Paris
3 mois
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Chef de Projet technique SPSS

SPSS AIX JBOSS QLIKVIEW
ASAP
75 - Paris
1 mois
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Analyste BIG DATA / IBM SPSS

SPSS BIG DATA
ASAP
31 - TOULOUSE
6 mois
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Consultant technique SPSS MODELER

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Développeur SPSS Modeler

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SQL DATA PYTHON
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92 - BAGNEUX
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Mission en indépendant

SQL EXCEL SAS DATA Microsoft Power BI
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75 - PARIS
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Data analyst

SQL PYTHON R
ASAP
75 - PARIS
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Data Analyst

DATA
ASAP
75010-Paris
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Data Scientist

SQL PYTHON
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Business Analyst Banque/Assurance H/F

SQL MOA (MAITRISE D OUVRAGE)
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CHEF DE PROJET DATA : AGILE, DATA

DATA AGILE
ASAP
paris
7 mois
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Consultant Formateur

BI BIG DATA APACHE SPARK Microsoft Power BI BI MICROSOFT
ASAP
Télétravail
5 jours ouvrés
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ARCHITECTE SAS, QLIK, dataiku,

SAS AZURE POWERSHELL
ASAP
Télétravail
6 mois
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Data Analyst

EXCEL DATA
ASAP
Télétravail
2 jours ouvrés
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Résumé des emplois d'Aghiles,
freelance SPSS résidant dans le Val-d'Oise (95)

  • Jan 2022 - aujourd'hui

    Expertises : CEGID, SQL , Power BI ,
    JIRA, python
    CHANEL / Mission Support data analyst / Mise à jour applications / rapports Power BI et data
    science
    • Analyse et résolution des différents soucis et bugs rencontrés par les
    utilisateurs de la solution CEGID ( gestionnaire de paiement) qui représente l’activité
    principale
    • Donner des formations sur certaines applications nécessaires utilisées par
    le groupe Chanel
    • Correction d’anomalies sur le système de gestion service now « SNOW »
    • Récolte des données RFID ( Scan étiquettes ) et prise d’appels pour expliquer
    et résoudre les problèmes rencontrés des utilisateurs.
    • Communications d’urgence et gestion des différentes mise à jour d’une dizaine
    d’applications.
    • 1 à 2 jours par semaine pour tester des algorithmes machine learning sur la proposition de
    produits aux clients (python / jupiter notebook).
    • Elaboration et présentation des KPI et reportings power BI sur les statistiques RFID
    • Support IT et Helpdesk avec certains utilisateurs.

  • Expertises : IBM Cognos Varicent , SQL

    AXA / IBM Cognos ICM Varicent SQL
    Jan 2021 - aujourd'hui

    • Mise au point d’une solution pour le client à l’aide de l’outil « ICM Varicent »
    pour le commissionnement des courtiers.
    • Analyse et nettoyage de flux des données client avec l’outil ICM varicent (
    visualisation de données , création de rapports web , requêtes SQL , création
    de table , mise à jour de calcul …etc)
    • Conceptualisation des maquettes d’interface web des utilisateurs
    • Mise en oeuvre des rapports web
    • Intégration des fichiers de données à l’aide de l’outil Varicent ICM
    • Correction d’anomalies sur le système de gestion « Jira » d’Atlassian.
    • Maintenance et assistance de l’environnement de prod en cas d’anomalies

  • Expertises : IBM Cognos Varicent , SQL,Python

    REXEL / EXPERTISE – IBM Cognos ICM Varicent, SQL , Python
    Jan 2019 - aujourd'hui

    • Mise au point d’une solution pour le client à l’aide de l’outil « ICM Varicent » qui
    consiste à afficher des rapports web personnalisés par le client qui contiennent
    des données commerciales (ou autre) paramétrées selon chaque profil
    d’utilisateur et permettant d’effectuer des opérations et tâches quotidiennes
    dans les rapports (modification , cadrage , répartition , tri , effectuer des
    demandes , approbation des demandes , …etc)
    • Analyse de flux des données client avec l’outil ICM varicent ( visualisation de
    données , création de rapports web , requêtes SQL , création de table , mise à
    jour de calcul …etc)
    • Conceptualisation des maquettes d’interface web des utilisateurs
    • Mise en œuvre des rapports web
    • Correction d’anomalies sur le système de gestion « Jira » d’Atlassian.
    • Data engineering sur la partie SPSS

  • Expertises : IBM SPSS , Python / Spark

    RENAULT / EXPERTISE – IBM SPSS , Python / Spark
    Jan 2019 - aujourd'hui

    Etudes de Poc sur la « Maintenance prédictive »
    • Mise en place d’un modèle de prédiction des rappels de voitures
    • Analyse des données : correction des incohérences, nettoyage et optimisation
    de la table de données qui représente l’ensemble des informations des pièces
    de voiture (pompes , cylindre,…etc) associées à chaque identifiant.
    • Traitement de données : comparaison des différents modèles machine learning
    (k-means, neural network, arbres de décisions …etc) et associer le meilleur
    modèle pour prédire la colonne cible « retours » qui indique le nombre de
    retour de la voiture.

  • Expertises : IBM SPSS , Python / Spark

    BNP / IBM SPSS, Python / Spark
    Jan 2018 - aujourd'hui

    Etudes de Poc en groupe pour prédire la probabilité qu’un client demande un prêt.
    • Analyse de la table de données ( > 100 000 lignes) qui représente les
    informations sur les clients (nationalité , nombre de prêts effectués …etc) et
    leurs intérêts (positif/ négatif) à vouloir accepter un prêt d’une grosse somme
    d’argent.
    • Traitement et prédiction de la colonne cible « intérêt » par des modèles de
    machine learning qui déterminent si oui ou non le client est intéressé par un
    prêt.

  • Expertises : IBM SPSS , Python

    RICHEMONT / IBM SPSS , Python
    Jan 2018 - aujourd'hui

    Intervention en tant que Data scientist
    • Analyse des données : assemblage des 12 tables fournies par le client
    (jointures entre les tables , écarter les différentes colonnes qui n’apportent pas
    de valeur ajoutée à la prédiction, nettoyage…etc) , cette étape constitue 70%
    du projet au vu de la polyvalence des données.
    • L’objectif est d’aider les watchmakers à détecter où se situe la panne en
    analysant les retours déjà enregistrés dans la table de données.
    • Modélisation de la table finale afin de comparer les résultats de prédiction pour
    chaque modèle.

  • Expertises : Python TOP DRIVE / Stage de fin d’études (start-up)

    GRANDE DISTRIBUTION
    2017 - aujourd'hui

    Etudes, récolte de données, création et comparaison des modèles machine learning pour le tri
    automatique des données.
    • Analyse des données e-commerce (tout type de produits), l’objectif est de
    classifier les produits de manière automatique par groupe ( produits
    alimentaires, produits nettoyants …etc)
    • Utilisation des modèles de classification (k-means , SOM, …etc) et Pyspark
    pendant le traitement de données.
    • Comparaison des modèles.

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