Expert Data Science : secteur de la banque
Expert Python : secteur du transport
Expert Technologique : secteur IT
Consultant Senior Big Data et BI agile : secteur de l'assurance
Expert IT : secteurs de la santé et pharma
Consultant Senior Digital et IT : secteur de l'assurance
Conseiller Technique IT : secteur RH 2.0
Consultant, Formateur et Enseignant Python - Data Science & Data Management : numpy, pandas, scikit-learn, statsmodels, jupyter, networkx, lxml, beautifulsoup - Dataviz : matplotlib, seaborn, plotly, dash, flask, ipyleaflet, ipyvolume, bokeh, Qt - Concepts du langage Python - Standard Library - Jupyter Notebook - Analyse statistique - Stratégie split-apply-combine - Index hiérarchiques - Cartographie - Séries temporelles - Text mining
Data Mining : Cartographie, indicateurs et scoring clients en conformité bancaire - Expert Python : Prédictions temps réel SNCF - Formateur et enseignant Python Data Science : Lincoln, Banque de France, Paris 1 Panthéon-Sorbonne, emlyon business school - Code Mining : Metrixware, BNP Paribas Cardif - Audit de classeurs, de macros et traitement en masse de fichiers Excel : xlwings, openpyxl, pygments - Bases de données : MySQL, PostgreSQL, SQLite
Missions d'audit interne et informatique - Fraudes, risques, conformité, juridique, CNIL, incidents informatiques - Audit de projets et d'applications - Qualité des données - Outils informatiques pour l'audit - Audit d'algorithmes - Gouvernance et sécurité du SI - Cartographie applicative et processus métiers - Investissement et coûts informatiques : capex/opex - Suivi des recommandations des autorités de contrôle - Missions à l'international
Groupama : Architecture Big Data et appel d'offres BI agile - Ecovis : Traitement de fichiers comptables FEC - Manageurs.com : Migration plateforme web WATs4U.com - Orphanet/Inserm : Diagnostic et préconisations pour l'évolutivité du SI - BioPharmAnalyses : Curation et traitement de données semi-structurées en pharma - Covéa : Stratégie opérationnelle d'apps CRM mobiles - Bilan et perspectives de la DSI
PharmaStemFinder : recherche de stems dans les International Nonproprietary Names (INN) - Alamut et Alamut-HT : logiciels d'aide à la décision pour le diagnostic médical - Interfaçage Alamut et Cartagenia Bench Lab - Intégration de données issues de bases de référence : Ensembl API, NCBI E-utilities (Entrez), EMBl databases, COSMIC - Industrialisation de logiciels de prédiction in-silico - Talamut : moteur d'extraction des gènes et des mutations sur un million de résumés PubMed - Génération automatique de requêtes Google - ABIFReader : utilitaire de lecture de fichiers de séquenceurs
Reluance (SNCF Innovation & Recherche, 2017) : prédictions des retards et affluences - RD-Connect (FP7-Health, 2013) : plateforme bioinformatique pour les maladies rares - Crossmarc (FP5-IST, 2001) : collecte et extraction d’informations à partir de pages web - Corail (MRT, 2000) : composition de requêtes par des agents intelligents linguistiques - Contributions open source : Pharo (1999), Glimpse - RPC-Talk : librairie RPC pour Smalltalk (1994) -
GirlsInTech Paris – partenaire institutionnel de l’événement – m’a invité, en tant qu’expert data, au congrès Data Marketing Paris 2017 qui s’est tenu à l’Espace Grande Arche de La Défense (merci Paul et Jamie). Pour lire mon compte-rendu de la conférence, allez sur le site de GirlsInTech Paris.
Article publié par l’IFACI dans la Revue internationale des auditeurs et des contrôleurs internes n° 008 du quatrième trimestre 2016. La détection et la prévention des fraudes font depuis quelques années l’objet d’une attention particulière, due concomitamment aux exigences réglementaires croissantes, à l’explosion du nombre de transactions et aux capacités technologiques en perpétuelle évolution. (…) […]
Expertise & Audit du SI
Expert & Formateur Python
Enseignant : Traitement et analyse de données en Python
Expert Analytics & Data Science
Enseignant : Python coding bootcamp - Data science & text mining for marketing analytics with Python
yotta est le préfixe du Système International qui représente 1.000.000.000.000.000.000.000.000. Avec la croissance des données disponibles, le yotta deviendra certainement l'unité du big data.
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