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Abdelmadjid BELKHEIR

Paris

En résumé

Passionné par la donnée et son exploitation concrète, conscient des enjeux stratégiques et défis technologiques du Big Data. Mes expériences m’ont permis de découvrir plusieurs secteurs et d’acquérir des compétences spécifiques en la matière, mais aussi génériques dans la réalisation des projets décisionnels, ainsi les études exploratoires, explicatives ou prédictives.

Mes compétences :
Assurance
Machine Learning
Data mining
ETL, SSIS
SAS
Elasticsearch
Actuariat
Visual studio
R
Python

Entreprises

  • Ministère de l'Education nationale - Enseignant de mathématiques

    Paris 2015 - maintenant Enseignant contractuel du second degré
  • Axa Banque - Data Miner / Data Analyst

    Nanterre 2010 - 2014 Projet 1: Technical Reporting :
    • Mettre en place l’architecture de gestion des données pour les Actuaires dans la base DWH.
    • Etudier et analyser l’existant en terme de « Technical Reporting».
    • Développer des package SSIS pour automatiser l’alimentation de la base DWH et pour la génération des extractions (Daily/weekly/Monthly) .
    • Assurer la maintenance, l’optimisation et l’évolution des packages SSIS de « Technical Reporting ».
    • Assister les actuaires dans la mise en place de leurs projets reporting.

    Projet 2: Qualité des données : < R Project, Excel, SQL Server>:
    • Participer à la détection des anomalies dans les bases DWH
    • Suivre, remonter et résoudre les bugs liés à la qualité des données (en particulier, les données utilisées par les actuaires)
    • Participer au suivi de la production, création des tickets de déploiement, support dans la correction des bugs.

    Projet 3: Migration des tables tarifaires :
    • Créer des algorithmes afin de migrer les tables tarifaires de l’ancienne vers la nouvelle plateforme.
    • Développer en R Project
  • Ineas - Chargé d’études statistiques / Data miner

    2008 - 2010 INEAS est une société d'assurance européenne 100% internet.

    Projet 1: Conversion rate
    • Traitement des données issues des 4 sites internet « ineas.com »: importation, tris à plat, nettoyage, transformation, programmation (R Project), automatisation, modélisation logistique, rapports.
    • Suivi de l’évolution des souscriptions (conversion rate), croisement avec les dimensions (une, deux et multidimensionnel).

    Projet 2: Analyse de risque
    • Suivi de l’évolution de la sinistralité, analyse de portefeuille (loss ratio, claims frequency, Risk Premium).
    • Analyse multidimensionnelle (ACM), modélisation logistique, arbre de décision, classification...

    Projet 3: Tarification
    • Participer à l’élaboration des modèles de tarification : Configuration, Test.
    • Estimation de l’impact tarifaire : simulation, étude de l’élasticité.

    Projet4: Marketing
    • Participer à la réalisation des enquêtes, traitement et analyse des résultats.

  • CERTESS - Chargé d’études statistiques

    2006 - 2006 CERTESS-Moirans, Isère, dans la microélectronique

    L’objectif final de cette étude tourne autour de la métrique (représente le pourcentage des fautes détectées parmi les fautes activées dans le design). Les analyses et les méthodes statistiques appliquées au cours de ce stage ont permis d’avoir une vision claire sur le processus de test d’un circuit électronique et de proposer des solutions au problème initial.
    L’étude de similarité en utilisant les résultats de la phase d’activation permet de mesurer la liaison entre les tests. L’ACM nous a montré la différence entre les designs étudiés et la pertinence de certains critères (firsttime). Estimer la probabilité qu’une faute soit détectée est l’une des solutions proposées, à l’aide d’un modèle logistique construit à la base des connaissances préalables disponibles pour chaque faute.

    Projet1: Analyse des données
    • Etude de similarités : Construire des indicateurs de similarité (algorithmes d’optimisation)
    • Analyse Factorielle Multidimensionnelle (ACM), classification hiérarchique

    Projet2: Etude de fiabilité
    • La modélisation logistique
    • Validation croisée, estimation par bootstrap
  • Laboratoire de Psychologie et Neucognition - Chargé d’études statistiques

    2006 - 2006 Laboratoire de recherche en Psychologie, Aix-Marseille I:

    L’analyse de données proposée fait partie d’un projet de recherche dont l’objectif général est d’étudier, chez les jeunes enfants (4 à 6 ans), l’influence du développement des processus de contrôle exécutif et d’attention sur l’efficience scolaire.
    Le but de mon travail est de proposer après une étude méticuleuse des données, des modèles structuraux du développement des foncions exécutives chez les jeunes enfants qui confirment ou infirment le modèle théorique proposé par les psychologues.

    • Traitement des données, test de normalité, transformation et normalisation, distance de Mahalanobis, corrélation, traitement des valeurs Extrêmes
    • Modèles structuraux du développement des fonctions exécutives chez les jeunes enfants

Formations

  • Datacamp

    Annecy 2017 - 2017 DataCamp is the first and foremost leader in Data Science Education, offering skill-based training, pioneering technical innovation, and courses from the world's best educators.
    Python is a general-purpose programming language that is becoming more and more popular for doing data science. Companies worldwide are using Python to harvest insights from their data and get a competitive edge. Unlike an
  • OpenClassrooms

    Annecy 2017 - 2017 CERTIFICAT DE RÉUSSITE

    Dans ce cours vous découvrirez toutes les bases de Python, un langage simple et facile à apprendre qui est utilisé dans la robotique, le big data et le web de manière plus générale.
  • Université Grenoble 2 Pierre Mendès France

    Grenoble 2004 - 2006 Maser professionnel MASSS, Modélisation et Apprentissage Statistiques en Sciences Sociales
  • Université Grenoble 2 Pierre Mendès France

    Grenoble 2003 - 2004 Licence MASS, Mathématiques appliquées et sciences sociales
  • INSTITUT NATIONAL DE LA PLANIFICATION ET DE LA STATISTIQUE INPS (Alger)

    Alger 1996 - 2001 Ingénieur en Statistique

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