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Présentation

Data Analyst :
- Collecter / préparer / transformer les données
- Analyse statistique, interval de confiance, tests (Khi2, ANOVA, t-test...)

Modèles machine learning :
- Réduction dimensionnelle : ACP, TSNE, Isomap
- Supervisé régression/classification : Elastic net, SVR - SVM, KNN, Random Forets, XgBoost
- Non supervisé : KMeans, Ward, DBScan, Gaussian mixture
- NLP : BoW, TF-IDF, Word2vec, Deep Learning
- Images : BoVW, SIFT, ORB, Deep Learning
- Deep Learning Images : CNN (Keras avec Tranfers-learning Image-Net)
- Deep Learning NLP : BERT

Mise en prod :
- API avec Flask + Front-end React
- Déploiement d'un dashboard

Big data :
- prog hadoop spark
- techno cloud aws (EC2, S3, IAM)

Indices d'activité
sur les 30 derniers jours
38
Attractivité
40
Disponibilité

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Statistiques
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Projets réalisés0 projets
Projets terminés0 %
Tarif horaire moyen10
Dernière connexion 1 mois
Membre depuisJuin 2022
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Vérifications
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N° de téléphoneNon-vérifié
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