Oussama

Consultant Data

Informations

Compétences

1 * Correspond au nombre d'années d'expérience.

Technos

  • Microsoft Excel5
  • Microsoft Excel5
  • Oracle5
  • Oracle5
  • Python5
  • Python5
  • SQL5
  • SQL5
  • SQL (niveau d'une pratique régulière5
  • SQL (niveau d'une pratique régulière5
  • SQL Server5
  • SQL Server5
  • Microsoft SQL Server3
  • Microsoft SQL Server3
  • Oracle Database3
  • Oracle Database3
  • Pandas3
  • Pandas3
  • Power BI et langage DAX - Confirmé - Important3
  • Power BI et langage DAX - Confirmé - Important3
  • Analyse fonctionnelle des besoins métier2
  • Analyse fonctionnelle des besoins métier2
  • Java2
  • Java2
  • Machine Learning2
  • Mongo DB1
  • Mongo DB1
  • NoSQL1
  • NoSQL1
  • R1
  • R1
  • Analyse de données
  • Base de données
  • CSS 3
  • Data warehouse
  • Git
  • HTML 5
  • Hadoop
  • Intelligence Artificielle
  • Machine Learning
  • MapReduce
  • Microsoft Office
  • Microsoft Power BI
  • MySQL
  • Oracle SQL Developer
  • PL/SQL
  • Python
  • Tableau
  • Voir plus
  • Voir moins

Métier

  • Science des données5
  • Gestion de projet3
  • Gestion de projet3
  • NumPy3
  • NumPy3
  • Recueil et compréhension des besoins2
  • Recueil et compréhension des besoins2
  • Talend2
  • Talend2
  • MariaDB1
  • MariaDB1
  • Analytique
  • Apprentissage automatique
  • ETL
  • Exploration des données
  • Extract
  • Gestion des données
  • Gestion du temps
  • Informatique décisionnelle
  • MDM
  • Modélisation
  • Méthodes agiles
  • Optimisation
  • Programmation
  • Recherche opérationnelle
  • Responsables de projet
  • Science des données
  • Statistiques
  • Système d'information
  • Transform
  • Voir plus
  • Voir moins

Organisationnelles

  • Leadership
  • Leadership d’équipe
  • Management
  • Planification stratégique
  • Recherche
  • Sens de l’organisation
  • Voir plus
  • Voir moins

Expériences (6)

Data-analyst
Cofidis France
Depuis June 2021
France

Contexte général

Mettre à disposition de la Direction de l’Expérience Client et de l’Organisation (La DECO) de Cofidis un outil de pilotage basé sur un système décisionnel pour le suivi de l'activité de toute la direction


Description

• Construire un Référentiel de Données composé des données élémentaires brutes issues des acteurs du système et de données complexes à des fins analytiques.

• Identifier et collecter les Master and Reference Data.

• Modélisation relationnelle et décisionnelle de la base de données (SnowFlake Schema), et création des liens entre les différentes tables (Primary and Foreing Keys).

• Automatiser le chargement et l’importation des données, (filtrer et combiner les données issues de plusieurs sources). (Power Query, M).

• Elaborer un système de gestion des erreurs et Création des contrôles de la Data Quality (Power Query, script ‘’M’’).

• Créer des tables calculées de données issues d’autres tables et fonctions (Power Pivot, DAX).

• Créer des Date Tables pour la gestion de l’historisation (Time Intelligence).

• Hiérarchiser les données sur plusieurs niveaux pour les besoins analytiques.

• Utiliser les fonctions avancées du DAX pour la création des mesures complexes, (KPI).

• Elaborer les Reportings pour les instances de l’entreprise et du groupe avec la bonne granularité d’information.

• Création des graphiques complexes avec Python (Matplotlib, Seaborn, Pandas).

• Création des visuels en utilisant les différents modèles de Power bi.

• Elaborer les outils analytiques pour aider au pilotage et à la décision (Mesures, Filtres).

• Elaborer les tableaux de bord interactifs permettant la recherche d’information sur le référentiel de données aux acteurs habilités.

• Conception, mise en place de flux de données (Intégration, migration reprise d'historique).

• Automatiser l’exportation de données via Power Automate (de Power BI vers Excel).

• Automatiser le déplacement des fichiers exportés vers un répertoire pour les besoins d’archivage via un script Bash.

• Publier les rapports via Power bi Services

Microsoft Power BI
Business Intelligence (BI)
SQL
Python (Programming Language)
Script Shell
Data warehouse
Base de données relationnelle
Data analyst
Crédit Agricole CIB
De September 2018 à March 2021
Région de Paris, France

Contexte général

Mission : Au sein de GIT – Risk Referentials & Compliance IT- Crédit Agricole (Montrouge), l’équipe référentiel tiers IT, on assure le bon fonctionnement des applications du référentiel tiers de CACIB, ainsi que toutes les évolutions/projets sur les différentes applications et celles liées aux différentes réglementations.


Description

• Maintenir un SI fiable avec des données à jour afin de respecter les différentes réglementations en vigueur

• Mettre à disposition aux applications de la banque toutes les données des contreparties ainsi que certaines données de type risque

• Alimenter les outils du marché par les statuts et les données liées aux contreparties en temps réel

• Mettre à jour le référentiel local et bases de données (Data Quality)

• Extraire et nettoyer les données et exploration.

• Contrôler la qualité des données. (SQL, PlSql)

• Visualiser les données (PowerBI)

• Analyser les données Tiers/Risque entre le référenciel local et global

• Développer les scripts en SQL

• Identifier et surveiller constamment les KPI’s (Average Ticket/Support Resolution Time)

• Création des Dashboard, reporting, analyser la performance

• Rechercher les solutions techniques et fonctionnelles adaptées

• Analyser les besoins et les tests et rédaction de cahier de charges.

• Modélisation des données des Référentiels Tiers.

• Rédaction des Spécifications Technique Et Fonctionnelle.

• Organisation des réunions d’avancement, et établir le rapport.

SQL
Python (Programming Language)
PL/SQL
Microsoft Power BI
Business Intelligence (BI)
data analysis
Talend
Business Analyst Data
Crédit Agricole CIB
De September 2016 à August 2018
Ville de Paris, Île-de-France, France

Contexte général

Equipe Risk Compliance


Description

·         Identifier les besoins et objectifs de l’entreprise

·         Élaborer les données sous forme de rapports périodiques

·         Identifier les points critiques et les possibilités d’amélioration

·         Proposer les plans pour améliorer les résultats obtenus

·         Établir le cahier des charges

·         Analyser les besoins et les tests

·         Rédiger les spécifications techniques et fonctionnelle

·         Contrôler les données qualitatives et quantitatives de l’entreprise

·         Participer aux réunions avec l’équipe DEV à Singapour (in English)

Environnement technique :

Outil : SQL, Python, Java, Talend OSDI, DbVisualizer, MDM, Data Lake, OUTILS WINDOWS, Logiciels Métiers Internes, Outils Microsoft (Excel, Word, Power Point)

Data Scientist
Laboratoire de recherche
De March 2016 à September 2016
Île-de-France, France

Contexte général

- Prédiction des signes d'anorexie :


Description

• Analyser et classifier les données textuelles pour la détection précoce des signes d'anorexie

• État de l’art des méthodes de classification du texte

• Prétraiter les documents : nettoyer les données, sélectionner les caractéristiques pertinentes, représentation vectorielle des textes

• Appliquer les méthodes de texte mining (TF-IDF, Bagof Word, Word embedding) afin d’obtenir les représentations Embedding (vectorielles) des différents mots qui constituent les textes en entrée

• Utiliser les algorithmes d'apprentissage supervisé (SVM, MLP) et du deep Learning (LSTM, GRU, RNN) pour la classification des utilisateurs (anorexique ou pas)

• Évaluer les résultats, méthodes : Accuracy, Recall, Precision

Gestion administrative
Consulting Courses
De September 2015 à March 2016
Massy, Île-de-France, France

gestion des données informatiques, et secrétariat

Cours des mathématiques
Alpha Education
De January 2015 à March 2016
Chaville, Île-de-France, France

Cours de mathématiques, Informatique, physique pour les lycéens