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Confiez votre projet à Youssef
Faites appel à l'expertise d’Youssef pour faire avancer votre projet, ou découvrez d'autres freelances pour trouver celui qui correspondra parfaitement à vos besoins.
Analyste de données et développeur Python passionné, je me spécialise dans le traitement et l'exploitation des données pour les transformer en outils de décision. Mon parcours m'a permis de développer une expertise technique solide, notamment dans l'optimisation de scripts et la modélisation prédictive. Je combine une approche rigoureuse de la Data Science avec une vision pragmatique des besoins business.
Pourquoi me faire confiance ?
Expertise Technique : Maîtrise avancée de Python et de ses bibliothèques phares (Pandas, Scikit-Learn, LightGBM). Je sais manipuler des jeux de données volumineux sans compromettre la performance de votre infrastructure (optimisation CPU/RAM).
Polyvalence : Que ce soit pour du nettoyage de données (Data Cleaning), de l'automatisation de rapports Excel ou la création de modèles de Machine Learning, je m'adapte à la maturité de votre projet.
Communication : Je sais vulgariser des concepts techniques complexes pour vous livrer des résultats clairs et actionnables.
Ma méthode de travail (Étape par étape)
Diagnostic : Analyse de vos besoins et de vos fichiers sources pour valider la faisabilité technique.
Développement & Nettoyage : Préparation des données et écriture du script en suivant les meilleures pratiques (code propre et documenté).
Tests & Optimisation : Phase de vérification pour m'assurer que la solution est rapide, fiable et sans bug.
Livraison & Accompagnement : Remise du code final, des rapports d'analyse et d'une documentation pour vous permettre d'être autonome.
Mes domaines d'intervention favoris
Analyse exploratoire et visualisation de données.
Automatisation de processus manuels sous Excel/CSV vers Python.
Développement de modèles de prédiction (Classification, Régression).
Extraction et structuration de données (Web Scraping).
Disponible immédiatement, je suis à votre disposition pour discuter de votre projet et vous proposer un devis adapté à vos objectifs.
Analyse de plus de 100 000 transactions pour identifier les leviers de croissance.
Nettoyage & Fusion : Traitement de données relationnelles complexes sous Python (Pandas).
Insights Clés : Identification de l'impact critique du Black Friday sur la logistique et la satisfaction client.
Visualisation : Création de dashboards pour le pilotage des catégories produits (Seaborn/Matplotlib).
Analyse de 541 000 transactions d'un site de e-commerce. Implémentation d'un modèle RFM sous Python pour catégoriser les clients selon leur valeur et leur risque de désengagement. Création de visualisations pour aider la prise de décision marketing.
"Conception et déploiement d'un pipeline de Machine Learning complet visant à prédire les besoins en irrigation à partir de données de capteurs environnementaux."
Défis techniques relevés :
Optimisation de la performance : Migration d'une architecture Random Forest (saturée à 100% CPU) vers une solution LightGBM, réduisant le temps d'entraînement de 80%.
Gestion de la mémoire : Implémentation de techniques de downcasting et de nettoyage de données pour traiter des datasets volumineux sur des ressources limitées.
Feature Engineering : Création de variables synthétiques pour capturer les corrélations entre humidité, température et besoins en ressources.
Validation robuste : Mise en place d'une validation croisée stratifiée (Stratified K-Fold) pour garantir la fiabilité des prédictions sur des données non vues.
Résultats :
Modèle fonctionnel avec une métrique de Balanced Accuracy optimisée.
Code documenté et modulaire, prêt pour une intégration en production.