Mes compétences :
SAS Statistical Package
Python Programming
Logiciel R
MATLAB
C Programming Language
Microsoft Access
Spotfire
Oozie
Hive
Entreprises
SERMA INGENIERIE
- Ingénieure Analyste base de données
Guyancourt2015 - maintenantMission chez Renault
Objectif : améliorer la connaissance des usages clients et de la durée de vie des batteries.
- Traitement des données d’usage provenant de batteries des véhicules électriques. Rapports détaillés pour la Direction Informatique sur les anomalies rencontrées et leurs impacts.
- Exploitation (requêtage, programmation, visualisations) desdites données dans le cadre d’études pour le compte de divers services de la branche véhicules électriques de Renault : vie série, innovation, après-vente, métier batterie, informatique.
- Rédaction des livrables des projets, mise en place de tableaux de bord automatisés (comportements clients, anticipation des pannes dues à des défauts de batteries, validation plaintes autonomie)
- Utilisation quotidienne de R, Hive et Spotfire
EDF R&D site de Clamart
- Chargée d'études statistiques
2014 - 2014Chargée d’études statistiques – EDF R&D (site de CLAMART), Département de 90 personnes
Stage : Évaluation de la fiabilité du réseau électrique sous l’influence de perturbations climatiques (processus de Poisson non homogènes).
Objectif du projet : Détermination de la fréquence de renouvellement des matériels du réseau électrique.
Cadrage du projet (analyse exploratoire)
- Définition du périmètre de données
o Traitement de bases de données (quantitatives et qualitatives) issues du SI
o Extraction de données issues de différentes bases externes.
- Méthodes appliquées pour la définition du périmètre :
o Analyse en composantes principales,
o Classification hiérarchique,
o Ajustements graphiques.
- Choix du modèle statistique à mettre en oeuvre pour le projet (modèle de type Cox)
Mise en oeuvre du projet (statistique inférentielle)
- Formalisation et implémentation du modèle.
- Estimation des paramètres du modèle par maximum de vraisemblance.
Validation du modèle appliqué
- Etude de la conformité du modèle aux données :
o Tests d’adéquation,
o Analyse des résidus,
o Simulations de processus de Poisson.
- Mise en oeuvre d’indicateurs de sensibilité des matériels
o Indicateurs de vieillissement
o Indicateurs climatiques
Analyse des résultats
- Analyse des indicateurs
- Détermination de préconisations et des options possibles pour la poursuite du projet
Actions connexes
- Réunions d’avancement (interlocuteurs internes au Projet)
- Présentation des travaux réalisés (interlocuteurs externes au Projet)
- Suivi des actions
- Confrontation des résultats des différents acteurs
- Livrables :
o Rédaction d’une note de synthèse à destination du commanditaire ERDF
o Rédaction de rapports de stage (rapports confidentiel et pédagogique)
MC DONALD'S
- Employé polyvalent et administratif
2011 - 2013comptage et saisie de la recette,
vérification des transactions bancaires à l'aide d'un outil de reporting : e-portal (ingenico), retrait, dépôt, échange d'espèces.
prise de commande, encaissement, cuisine, nettoyage.
Vincennes2015 - 2015Formation au ciblage Marketing/ détection de fraude
• Partitionnement de données
• Arbres de décision : construction et choix du meilleur arbre
• Régression logistique : traitement des données manquantes, sélection de variables,
régression polynomiale
• Réseaux de neurones.
• Comparaison des modèles candidats : choix du meilleur modèle
• Matrice de profit, ajustement en cas de suréchantillonnage
• Scoring sur de nouvelles données
