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
Formateur et Enseignant Data Science : Python, Data Management, Dataviz
Expert IT : secteurs de la santé et pharma
Consultant Senior Digital et IT : secteur de l'assurance
Conseiller Technique IT : secteur RH 2.0
Data Mining : Cartographie, indicateurs et scoring clients en conformité bancaire - Expert Python : Prédictions temps réel dans le ferroviaire - Formateur Python Data Science : Lincoln, Banque de France, Paris 1 Panthéon-Sorbonne - Exosème : filtrage et d'extraction d'informations temps réel des dépêches AFP pour la Caisse des Dépôts et le site Localtis (100.000 dépêches par an) - GFII : valorisation des gisements d'informations
Data Science : Anaconda/Python, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, bokeh, jupyter, networkx, lxml, beautifulsoup - Big Data : Hadoop, Pig, Hive - Machine Learning : Scikit Learn, Keras - Développement : Python, Flask, C++, Qt, JavaScript, Perl, MySQL, PostgreSQL, SQLite, expressions régulières, Smalltalk - Analyse et génération de textes : NLTK, Word2vec, TextBlob, LaTeX, Markdown, reStructuredText - Web Sémantique - Web Services - Reverse Engineering
Missions d'audit interne et informatique - Gouvernance et sécurité du SI - Cartographie applicative et processus métiers - Fraudes, risques, conformité, juridique, CNIL, incidents informatiques - Investissement et coûts informatiques : capex/opex - Audit de projets et d'applications - Qualité des données - Outils informatiques pour l'audit - Suivi des recommandations des autorités de contrôle - Missions à l'international
Lincoln/G2S : Architecture Big Data et appel d'offres BI agile - Ecovis : Traitement de fichiers comptables FEC - Manageurs.com : Migration plateforme web WATs4U.com - BioPharmAnalyses : Curation et traitement de données semi-structurées en pharma - Orphanet/Inserm : Diagnostic et préconisations pour l'évolutivité du SI - NexTek/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
Expert Analytics & Data Science
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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