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Data scientist de formation, j'ai par la suite travaillé sur des bases de donnés volumineuses et j'ai réalisé des tableaux de bords Power BI pour restituer mes résultats.
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Après un master en Data Science, j'ai travaillé aux côtés de l'économiste Jean-Hervé Lorenzi sur des bases de données volumineuses avec SQL, R et Python, et restitué mes résultats de recherche aux partenaires institutionnels et privés grâce à des tableaux de bords réalisés sur Power BI.
J'ai ensuite créé mon activité dans le secteur de la mode, que je pilotais grâce à des analyses fines du marché, de la concurrence, et un suivi automatisé des KPI. Cette expérience m'a permis d'acquérir des compétences business, orientées terrain et besoins métier.
Je travaille aujourd'hui en tant que consultante avec des entreprises pour orienter leurs décisions stratégiques grâce à une analyse à la fois robuste et fine de leur Data.
Étude de marché sur la digitalisation des fiches de paie : analyse du secteur, benchmark, recommandations.
Études qualitatives (entretiens, questionnaires, synthèse).
Prospection commerciale et élaboration de propositions pour de nouveaux partenariats.
Création d’une collection de prêt-à-porter upcyclée et vente en boutiques (Orléans, Paris).
Analyses business : analyse concurrentielle (réemploi textile), suivi de rentabilité, marketing et image de marque.
Gestion de projets collaboratifs (collections, shootings).
Partenariats locaux (lycées pro, artistes, PME).
Études économiques/statistiques sur retraite et santé des seniors.
Rédaction d’articles & notes de synthèse pour un public institutionnel.
Exploitation de données internationales SHARE.
Modélisation économétrique (R, SQL, Python).
Production de tableaux de bord Power BI pour partenaires institutionnels.
- Formation appliquée en méthodes quantitatives : économétrie, techniques de simulation, analyse statistique.
- Pratique intensive de la manipulation de bases de données : collecte, nettoyage, structuration, création d’indicateurs.
- Programmation analytique : utilisation de R et Python pour explorer, modéliser et visualiser des données.
- Capacités à modéliser et quantifier des phénomènes complexes (régressions, tests, modèles prédictifs).
- Développement d’un raisonnement analytique fondé sur la donnée et la preuve.
- Entraînement à la lecture, synthèse et critique de travaux scientifiques (méthodes, résultats, limites).
- Production d’analyses opérationnelles : notes, études, dossiers, appuyées sur des résultats quantitatifs robustes.
Cette formation construit ainsi un profil solide en analyse de données, modélisation et exploitation de données économiques dans un cadre opérationnel.
Demandez un devis gratuitement en indiquant vos besoins, nous avertirons immédiatement Elena Metz de votre demande
