
Bonjour, je suis Gabriel, étudiant en Analyse de Données à INSEEC à Bordeaux, une prestigieuse école de commerce française.
Mon expertise se concentre sur l’analyse de données, depuis l’exploration initiale jusqu’à la visualisation, la prédiction et la communication des résultats. Je maîtrise des techniques telles que l’Analyse Exploratoire de Données (EDA) et le nettoyage des données.
Ma passion pour le Big Data m’a poussé à acquérir des compétences dans divers outils, notamment R, Python, Tableau, Power BI et SQL. J’ai également eu l’opportunité de mettre en pratique ces compétences lors de stages dans des entreprises renommées comme Credit Agricole.
Je m’engage à continuer à évoluer professionnellement dans le domaine de l’analyse de données et je suis enthousiaste à l’idée des opportunités futures dans ce domaine.
Analyste de données
Services
Nettoyage des données
Préparation et nettoyage des ensembles de données.
Comment puis-je vous aider ?
- Suppression des doublons : Identifier et supprimer les enregistrements en double dans les ensembles de données pour garantir l’intégrité des informations.
- Normalisation des données : Assurer que les données sont dans un format cohérent et uniforme, tel que la standardisation des noms, des adresses ou des dates.
- Correction des erreurs de format : Corriger les erreurs de format courantes dans les données, telles que les erreurs de capitalisation, les espaces supplémentaires ou les caractères spéciaux non souhaités.
- Nettoyage des données manquantes : Gérer les valeurs manquantes ou nulles dans les données à l’aide de techniques telles que l’imputation de données, la suppression ou l’estimation.
- Validation des données : Vérifier la précision et la cohérence des données à l’aide de règles de validation et de vérifications croisées.
- Standardisation des unités : Convertir les unités de mesure en une norme commune pour faciliter l’analyse et la comparaison.
- Détection et correction des incohérences : Identifier et corriger les incohérences dans les données, telles que les valeurs hors plage ou les données non concordantes avec d’autres sources.
- Normalisation des dates et heures : S’assurer que les dates et heures sont dans le bon format et cohérentes dans l’ensemble des données.
- Suppression des données inutiles ou redondantes : Identifier et supprimer les données qui ne sont pas utiles pour l’analyse ou qui sont en double dans l’ensemble de données.
- Nettoyage des caractères spéciaux : Supprimer les caractères spéciaux inutiles qui pourraient affecter l’intégrité des données ou le traitement ultérieur.
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Exemples
- J’ai identifié et corrigé la présence de doublons et de variations dans les noms de variables, tels que ‘Mercedes-Benz’, ‘Mercedez’, ‘Mercedez-Benz’, ‘MB’, entre autres, assurant ainsi la cohérence et la consistance des données pour une analyse précise.
- Pendant un projet d’analyse de données pour identifier les meilleurs films selon les critères professionnels (IMDB) et populaires (vote du public) avec plus d’un million de films, je suis tombé sur une base de données comprenant divers formats vidéo. Pour garantir la précision des résultats, j’ai ajusté des variables telles que la durée pour me concentrer exclusivement sur les longs métrages, démontrant ainsi ma capacité à travailler avec des données complexes et à assurer leur pertinence dans l’analyse.
EDA
Analyse exploratoire pour comprendre les données les plus complexes.
Comment puis-je vous aider avec l’analyse exploratoire des données ?
- Identification des variables clés : Identifier les variables les plus importantes qui influent sur l’ensemble de données et sur le problème analysé.
- Analyse statistique descriptive : Réaliser un résumé statistique des variables pour comprendre leur distribution et leurs principales caractéristiques.
- Exploration des relations entre les variables : Analyser la relation et la dépendance entre différentes variables en utilisant des techniques telles que la matrice de corrélation ou les graphiques de dispersion.
- Analyse des tendances et des motifs temporels : Examiner les motifs temporels et les tendances des données au fil du temps en utilisant des techniques telles que les séries temporelles ou l’analyse de la saisonnalité.
- Segmentation des données et clustering : Identifier des groupes homogènes au sein de l’ensemble de données grâce à des techniques de regroupement.
- Analyse en composantes principales : Réduire la dimensionnalité des données et trouver les caractéristiques les plus importantes en utilisant des techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l’ACP.
Exemples
- Pendant l’analyse exploratoire des données d’une entreprise de commerce électronique, j’ai identifié des modèles de comportement d’achat des clients en fonction de leur localisation géographique, permettant ainsi une segmentation de marché plus efficace et une stratégie marketing personnalisée.
- Dans une étude d’analyse exploratoire des données sur les performances académiques des étudiants, j’ai identifié des corrélations intéressantes entre le temps d’étude, les performances aux examens et les variables socio-économiques, fournissant des informations précieuses pour améliorer les stratégies éducatives.
Modèle prédictif
Développement de modèles pour prédire des résultats futurs.
Comment puis-je vous aider avec les Modèles Prédictifs ?
- Sélection des algorithmes : Vous aider à choisir les algorithmes de machine learning les plus adaptés à votre problème spécifique.
- Entraînement des modèles : Développer et ajuster des modèles prédictifs en utilisant des ensembles de données historiques.
- Validation des modèles : Évaluer la précision et la performance des modèles à l’aide de techniques telles que la validation croisée.
- Surveillance des modèles : Suivre les performances des modèles en production et apporter des ajustements si nécessaire.
Exemples
- J’ai utilisé R pour construire un modèle prédictif linéaire qui prédit les prix des maisons en fonction de leurs caractéristiques telles que la surface, le nombre de chambres et l’emplacement.
- J’ai implémenté un modèle de régression linéaire en R pour prédire les ventes d’un produit en fonction de la publicité sur différents canaux, tels que la télévision, la radio et les réseaux sociaux.
Visualisation des données
Représentation graphique pour communiquer les tendances et modèles.
Comment puis-je vous aider avec la Visualisation de Données ?
- Sélection d’outils : Conseil dans le choix des meilleurs outils de visualisation de données pour vos besoins, tels que Tableau, Power BI, ou des outils open source comme D3.js.
- Développement de tableaux de bord interactifs : Création de tableaux de bord interactifs et de visualisations dynamiques permettant d’explorer efficacement les données.
- Intégration de données : Intégration de plusieurs sources de données pour créer des visualisations complètes et significatives.
- Optimisation des performances : Optimisation de la vitesse et de l’efficacité des visualisations pour une expérience utilisateur fluide.
Exemples
- J’ai créé un tableau de bord interactif sur Tableau qui montre les performances de vente d’une entreprise par région et produit, permettant aux utilisateurs de filtrer et d’explorer les données facilement.
- J’ai développé un rapport exécutif sur Power BI qui présente visuellement les principaux KPI d’une vaste base de données d’entreprises américaines, tels que les revenus, les dépenses et la marge bénéficiaire, avec des graphiques interactifs et des tableaux croisés dynamiques.
PORTEFEUILLE
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