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Aperçu des emplois d'Amal,
freelance DATAIKU résidant dans Paris (75)

  • Consultante Data scientist/Data Analyst

    Orange, Département Analyse Valeur Offres et Foyers
    2020 - aujourd'hui

    - Analyse du parcours client avant le churn pour plusieurs profils des clients pour déterminer les différents parcours d?interactions ayant lieu avant le churn:
    { Compréhension des besoins des équipes de marketing et définition des objectifs de l?étude
    { Manipulation des plusieurs sources des données et construction des pipelines des données sous Dataiku
    { Construction d?un dashboard Rshiny et Power BI pour la présentation des résultats
    { L?automatisation des traitements des données pour des futurs études via les Scenarios Dataiku Technologies: Dataiku, SQL, R, Python, Power BI
    - Industrialisation d?un datamart assurance
    { Recueil des besoins des clients internes, définition des données utiles et les règles de gestion
    { Développement d?un pipeline de données(identifier les sources de données, nettoyage et transformation des données)
    { Rédaction de la documentation du datamart
    { Automatisation de la mise à jour mensuel du datamart
    Technologies: Dataiku, SQL, Teradata
    - L?analyse des performances des campagnes de marketing direct:
    { La définition des périmètres et les règles de gestion pour les campagnes à analyser
    { La construction des pipelines de données
    { L?analyse de la performance des opérations marketing
    { Réalisation de reporting pour le suivi des campagnes avec Google Data Studio

    Technologies: Dataiku, SQL, BigQuery, Google Data Studio - Analyse ad-hoc de l?impact de marge de man?uvre sur les clients en fonction des interactions avec les canaux de vente - Migration d?un projet développé avec SAS à Dataiku - Machine learning pour la valorisation des usages TV

  • Projet de fin d?études

    Groupe La Poste, France
    Jan 2019 - Jan 2019

    La conception et la mise en ?uvre d?un réseau de neurones convolutifs pour classifier les images des plis en 2 catégories: les plis avec flamme publicitaire et les plis sans flamme publicitaire (logo, adresse, coordonnées téléphoniques) :
    { Vérification des données
    { Développement de plusieurs réseaux de neurones convolutifs avec des architectures différentes.
    { Ajustement des hyper-paramètres de différents modèles.
    { Évaluation et validation des différents modèles des réseaux de neurones convolutifs.

  • Data scientist, BUSINESS et DECISION, France

    2019 - aujourd'hui

    DATA DO MORE: Construire une base de données d?actualités qui regroupent les faits marquants de 2011
    jusqu?à 2020. Dans n?importe quel projet, cette base servira comme complément dans tout modèle de prédiction
    pour améliorer sa précision:
    { La catégorisation des faits marquants: vacances, grèves, jours fériés, évènements sportifs, élections . . .
    { La recherche des sites web convenables et fiables ou les bases open source
    { Web scraping: extraction du contenu des sites webs

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