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Missions récentes :
-> Simpliciti : Projet Cititri - Analyse de données de collectes de déchets et d'erreurs de tri, pour aider les collectivités locales à cibler les actions de sensibilisation à mener pour diminuer ces erreurs (analyses sur Python, cartes interactives, rédaction d'un rapport)
-> Université Grenoble Alpes : Enseignante sur le cours de Data visualisation en M1 Statistique et Science de la Donnée (24h) ; Chargée de TD de Statistiques en L1 Maths-info (18h)
(Python, R, Tableau)
-> Social Builder : Animation d'ateliers d'initiation à la data pour des femmes éloignées de l'emploi (Python, IA/algorithmes, métiers de la data)
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- Recherche de datasets pertinents (en particulier à partir de diverses sources d'Open data)
- Manipulation de données géographiques
- Elaboration d'une large base de données, en construisant des variables intéressantes pour les analyses
- Analyse exploratoire des données (ACP, clustering)
- Modélisation par des méthodes d'analyse supervisées (random forest, régression linéaire, lasso...)
- Ecriture des rapports du projet
> Travaux sur des projets d'optimisation de circuits de transport et de collectes de déchets (analyse de données sur Python, data visualisation interactive avec Plotly).
> Création d'une newsletter pour initier les salariés de l'entreprise à la data.
> Lancement et coordination de l'équipe RSE de l'entreprise.";}i:2;a:5:{s:5:"title";s:35:"Mentor sur le parcours Data Analyst";s:10:"start_date";s:12:"janvier 2020";s:8:"end_date";s:0:"";s:7:"company";s:15:"Open Classrooms";s:11:"description";s:58:"Accompagnement d'étudiants sur leur parcours de formation";}i:3;a:5:{s:5:"title";s:26:"Formatrice en Data science";s:10:"start_date";s:12:"janvier 2020";s:8:"end_date";s:14:"décembre 2020";s:7:"company";s:22:"Le Wagon & Ynov Campus";s:11:"description";s:231:"Le Wagon : Intervenante dans le parcours Data :
- Time series
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- ADAVA :
Analyse de séries temporelles de comptages de vélos pour aider à la compréhension des besoins d'aménagements cyclables.
Outil : Python
- Scouts et Guides de France :
Analyses statistiques et data visualisation pour connaître les caractéristiques et évolutions de la population adhérente.
Outils : R (dont R Markdown), Tableau
- Particules :
Data visualisation pour représenter l'impact de la pollution de l'air sur la santé des habitants dans la région Sud.
Outils : Plotly, Dash, CSS
- Banlieues santé :
Aide à l'élaboration de questionnaires pour recueillir des informations sur l'action de l'association, et analyses statistiques.
Outils : R, Excel Forms
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- Recueil et aide à la définition du besoin d’extraction de données
- Automatisation de requêtes NoSQL sur une base de données Cassandra
- Ecriture des scripts d’extraction, d’analyse et de restitution des données
- Génération de KPI et des dashboards correspondants
> Mission à la DSI de Pôle Emploi - service métrologie
- Intégration des données dans le datalake via Nifi
- Raffinage des données avec Hive
- Création d’applications Qlik Sense
> Ecriture d'un article "La data au service de la société et des citoyens"
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- Data wrangling / préparation des données avec dplyr (R)
- Data visualisation avec Tableau et Shiny (notamment les résultats présentés dans le lien ci-dessous)
- Rédaction de rapports - aide à l'interprétation des résultats
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Travaux encadrés par le Centre de Mathématiques Appliquées (CMA, Mines ParisTech - www.cma.mines-paristech.fr)
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- Participation au projet européen Sim4Blocks (www.sim4blocks.eu) - étude de l'acceptation de l'effacement de consommation électrique par analyse multivariée
- Elaboration d'un outil de visualisation de données et de résultats statistiques
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