Points forts :
Compétences transverses : informatique, statistiques, machine learning, supply chain, automatisme, électronique, marketing, finance ...
Qualités :
Capacité d’analyse et de synthèse, adaptabilité, rapidité à appréhender l’environnement et les besoins clients, motivé par la résolution de problèmes
COMPETENCES
Data Mining, Statistiques, Machine learning :
- Analyse Prédictive : Arbres de décision, Réseaux de neurones, Réseaux Bayésien, SVM, Modèles linéaire, Régression Logistique, prévision des Séries Temporelles, Analyse de Survie
- Construction de Typologies : Kmeans, Réseaux Kohonen, Two Step, Classification Hiérarchique
- Analyse d’Associations : A priori, Carma, Séquences
Programmation : SAS, SQL, Python (NumPy, Scikitlearn, Pandas), Visual Basic, Langage C
Logiciels : SPSS Statistics, SPSS Modeler, R, Excel (Expert), Access, Business Object, SKEP, VMware, SAS Enterprise Guide
Certifications : SPSS Modeler (Modeler Pro, Data Analyst, Data Mining), SPSS Statistics (Certified Specialist)
Gestion de projet : Avant projet, planning, ordonnancement, suivi
Méthodologie spécifique pour le Data Mining : Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP - DM)