• Data Analytics & BI – SQL, Python/R, Power BI, Excel ; du nettoyage de données à la construction de KPI et de dashboards utilisés par les équipes métiers.
• Économétrie & Machine Learning appliqués – OLS/GLM, LOGIT/PROBIT, séries temporelles (SARIMAX), PCA, clustering ; focus sur l’interprétation business (impact, élasticités, odds ratios, scénarios).
• Data Engineering (niveau junior) – structuration de projets, schémas de données, requêtes SQL optimisées, préparation de datasets pour l’analytics et les modèles.
• Data & Business Consulting – cadrage du besoin, reformulation en questions data, choix des indicateurs, recommandations actionnables pour les décideurs.

🎓 Étudiant en Master Big Data & Business Intelligence – Université Sorbonne Paris Nord
🧠 Passionné par l’IA, le Machine Learning et l’économétrie appliquée

• App_Dans_ma_rue_dashboard – Signalements citoyens à Paris
  Analyse des signalements issus de l’application « Dans Ma Rue » : typologie d’anomalies, arrondissements les plus touchés, canaux de remontée, cartographie des hotspots.
  Power BI • Open Data • Urban analytics • KPI
  🔗 Dépôt → App_Dans_ma_rue_dashboard

• Arbres_plantes_dashboard – Ville & environnement
  Dashboard sur les arbres plantés par projet (reforestation, RSE, projets municipaux) avec analyse par localisation, type de projet et évolution temporelle.
  Power BI • Data storytelling • Développement durable
  🔗 Dépôt → Arbres_plantes_dashboard

• Ecommerce_sales_analysis – Dashboard Excel
  Excel interactif pour un site e-commerce : ventes par pays, catégorie, marge, saisonnalité et comportement client.
  Excel • Modélisation de données • KPI business • Dashboard
  🔗 Dépôt → Ecommerce_sales_analysis

• Segmentation_client_pret – Segmentation clients & scoring
  Segmentation de clients sur des données de prêts : pré-traitement, PCA, K-Means, visualisations, préparation d’un futur modèle prédictif (risque / défaut).
  Python • pandas • scikit-learn • PCA • K-Means
  🔗 Dépôt → Segmentation_client_pret

• Classicmodels_data_analysis_consulting – Cas SQL & BI
  Cas “consulting” : modélisation SQL, exploration, indicateurs de performance, scoring client et dashboard pour le management.
  SQL • Power BI • Profitabilité • Cohortes & saisonnalité
  🔗 Dépôt → Classicmodels_data_analysis_consulting

• ai_rnd_investment_us – Investissement en R&D à l’ère de l’IA (US)
  Analyse des décisions d’investissement en R&D avec focus sur l’IA, la productivité et le risque. Sourcing de données, EDA, modélisation économétrique et rapport.
  Python • Économétrie • Séries temporelles • Stratégie R&D
  🔗 Dépôt → ai_rnd_investment_us

• corr_demo_eco – Démos d’économétrie appliquée
  Notebooks : régression linéaire, diagnostics OLS, corrélations, interprétations niveau-log / log-log, etc.
  Python • statsmodels • Économétrie
  🔗 Dépôt → corr_demo_eco

🔍 Chaque dépôt mis en avant inclut : contexte, données, méthode, résultats clés et pistes d’amélioration, pour qu’un recruteur comprenne la valeur en quelques minutes.

• 🎓 Master Big Data & Business Intelligence – Université Sorbonne Paris Nord
• 👨‍🏫 Expérience de **tutorat / accompagnement d’étudiants ** → documentation claire & pédagogie dans les notebooks

Je suis ouvert aux postes de Data Analyst, BI Analyst, Junior Data Scientist, Junior Data Engineer et Consultant Data / Business (stage, alternance ou premier emploi), en particulier là où je peux :

• Travailler avec SQL + Python + Power BI sur de vrais problèmes métiers
• Utiliser l’économétrie / le ML pour éclairer des décisions stratégiques ou opérationnelles
• Aider à construire des actifs analytiques propres & documentés (dashboards, modèles, datasets)

• Business first : comprendre le contexte, clarifier le problème, définir des KPI simples et pertinents.
• Rigueur & reproductibilité : structure de projet propre, Git, notebooks lisibles, README détaillés.
• Storytelling : pas seulement des graphiques, mais des insights + recommandations qu’un manager peut utiliser.
• Éthique & confidentialité : attention aux sources de données, aux biais et à l’usage responsable de l’IA.