Socio Data Management
Consultant Data Scientist / Analyst
Socio Data Management
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Notre consultant est certifié SAS Statistical Business Analyst et a suivi une formation de Data Scientist en participant au SAS Spring Campus afin de développer davantage ses compétences. Il devient en septembre 2020, le premier français à être certifié SAS Certified Professional : AI & Machine Learning, gage de sa motivation et de ses qualités.

Lors de son expérience chez Syfadis, il a pour missions d’accompagner plusieurs métiers dans la mise en place d’une plateforme décisionnelle centralisée, améliorer la pertinence des données et des indicateurs-clés et rendre ces données exploitables et accessibles à tous.

 

#DataScientist
#DataAnalyse
#DataVisualisation
#DataPrep
#Reporting
COMPÉTENCES
Python
Avancé
R
Avancé
SAS
Avancé - Certifié
SQL
Avancé
Power BI
Avancé
Tableau
Intermédiaire
Méthode Agile
Notion
LANGUES
FRANÇAIS
Maternelle
ANGLAIS
TOEIC 970
ALLEMAND
Intermédiaire
EXPÉRIENCES PROFESSIONNELLES

2021

SOCIO DATA MANAGEMENT – SYFADIS

Consultant Data Scientist/Analyst
Projet : Construction d’une plateforme décisionnelle centralisée à destination de différents métiers
SQL, Azure, Talend, SQL server, Apache AirFlow, PowerBI

Contexte :

L’entreprise Syfadis commercialise une plateforme LMS, Syfadis Expérience, qui couvre la formation digitale, le pilotage administratif et financier, l’évaluation et la gestion des compétences des collaborateurs en entreprise.

Problématique/Enjeu :

Afin de renforcer son offre, Syfadis souhaite intégrer de nouvelles fonctionnalités à sa plateforme LMS, allant de dashboards interactifs à des recommandations personnalisées.

Missions :

  • Identification des besoins et cadrage du projet.
  • Etude et design de l’architecture informatique nécessaire au projet.
  • Audit des différentes technologies (ETL/ELT, système de gestion de base de données (SGBD), outils de data visualisation) envisagés pour implémenter le projet.
  • Préparation des données : Gestion et implémentation du Data Flow (Operational Data Store, Data Warehouse, DataMart).
  • Analyse des données : Calculs des KPIs, construction des analyses statistiques et des segmentations.
  • Data Visualisation : Construction de rapports interactifs à destination de différents acteurs (Ressources Humaines, managers, utilisateurs, chargé de formation).

Valeur ajoutée pour le client :

  • Exploitation de la donnée accessible à tous
  • Amélioration de la pertinence des données et des indicateurs-clés de l’activité
  • Affinage de la politique de formation des équipes RH

2020 / 6 mois

CARREFOUR

Consultant Data Scientist
Projet : Optimisation du flux logistique
Méthode Agile, SAS Viya (SAS Visual Analytics, SAS Visual Forecasting, SAS Visual Data Mining and Machine Learning) – SAS Foundation (SAS Entreprise Guide, SAS Studio)

Contexte :

Afin de bannir de sa chaîne logistique les effets de rupture et sur-stockage, le leader mondial du retail souhaite automatiser et optimiser son processus de réapprovisionnement.

Problématique/Enjeu :

La précision des prévisions de sortie de flux de produits depuis les entrepôts vers les magasins est l’enjeu stratégique de ce projet. La mission a consisté à utiliser des méthodes dites de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle pour rendre ces prévisions le plus juste possible.

Missions :

  • Quantifier l’impact de nouvelles versions des logiciels en production sur la qualité des prévisions ainsi que sur l’infrastructure.
  • Gestion de l’impact de la Covid-19 sur les prévisions à court, moyen et long terme : analyse, identification et correction des séries temporelles.
  • Construction et implémentation de nouveaux algorithmes de prévision (modèles de séries temporelles et Machine Learning) afin d’en améliorer la qualité.
  • Permettre aux algorithmes d’anticiper et de prendre en compte certains évènements (jours fériés, fêtes, vacances…). Mesurer l’impact de cette nouvelle fonctionnalité sur les prévisions.
  • Conseils sur les solutions SAS, transfert de connaissance vers les équipes Data.

Valeur ajoutée pour le client :

  • Amélioration de la qualité, de la prévision et de la gestion des stocks.
  • Plus grande flexibilité logistique.
  • Amélioration continue.

 

FORMATIONS

2020

SAS Institute

SAS Spring campus
Formation aux techniques de Data Science et aux outils SAS

2018 – 2020

Université de Reims Champagne-Ardenne

Master Statistique pour l’Évaluation et la Prévision
Mention très bien – Major de promotion

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