Mohamed SALL

En résumé

Entreprises

• Université de Picardie Jules Vernes - Data Scientist

  Amiens 2015 - maintenant * En charge du traitement des données statistiques ;
  * Garantir l'exhaustivité et la cohérence des données des bases existantes ;
  * Réaliser l'extraction informatique des données ;
  * Préparer et mettre en forme les synthèses régulières pour l'analyse des Indicateurs de formations ;
  * Utilisation des algorithmes d'apprentissage supervisé / non supervisé ;
  * Automatisation des requêtes sous BO 4 ;
  * Réaliser des tests statistiques (paramétriques et non paramétriques) ;
  * Etre l'interlocuteur de la DISI pour les problèmes informatiques liés aux bases de données
  Chef de projet :
  * Chef de projet pour un outil de simulation de la gestion des emplois du temps ;
  * Relais d'information au niveau supérieur ;
  * Coordonnées les différentes équipes, Animation et formation de l'équipe ;
  * Gérer les Imprévus
  
  Environnement technique : Business Object BI 4, SQL, R, Tableur Excel, Celcat

• Université de Picardie - Ingénieur & Statisticien

  2015 - maintenant Automatisation des requêtes sous Business Object, afin d'extraire les données
  Reporting journalier et d'autres reporting sur demande de la direction
  Choisir et mettre en œuvre les méthodes statistiques appropriées
  Analyser, interpréter et présenter les résultats d'un traitement statistique
  Exploitation des données
  Environnement technique : Business Object, Excel ,

• Diaspo Security Invest DSI - Data Analyst

  2014 - 2014 Construction de la base de données
  Alimentation de la base de données avec un flux ETL
  Identification des besoins
  Traitements des données
  Recherche des clients potentiels (scoring, ciblage, segmentation)
  Environnement technique : ASKIA, SAS base, Excel, MS BI ,

• Diaspo - Data Analyst

  2014 - 2014 * Construction de la base de données
  * Identification des besoins
  * Traitements des données ;
  * Recherche des clients potentiels (scoring, ciblage, segmentation)
  
  Environnement technique : ASKIA, SAS base, Excel,R

• TNT Express - Chargé d'Etudes Statistique et Décisionnelles

  2014 - 2014 * Programmation d'un outil de reportings ;
  * Prévoir le nombre de demande de ramassage des colis à T+1 (séries chronologiques) ;
  * Analyser la productivité des collaborateurs ;
  * Mesures des indicateurs de performances
  *
  Environnement technique : R, SAS, Cognos, PowerView, VBA

• TNT Express - Chargé d'Etudes Statistique et Décisionnelles

  2014 - 2014 Mise en place d'un outil de reportings
  Prévoir le nombre de demande de ramassage des colis à T+1
  Analyser la productivité des collaborateurs
  Mesures des indicateurs de performances
  Environnement technique : R, SAS, Cognos, PowerView, VBA

• HTE Eclairage - Statisticien

  2013 - 2013 Détection de la bonne cible en utilisant des techniques d'apprentissage supervisé
  Analyse prédictive sur les futurs besoin des clients
  Rédaction des rapports d'analyse
  Environnement technique : R, SAS/ stat, SPSS

Formations

• Université Lyon 2

  Lyon 2013 - 2014 * Utiliser la méthode<< Naïve Bayes avec des données hors mémoire. ;
  * Programmer la méthode du bayésien naïf sous R tout en évitant de charger les données dans la mémoire
  de R
  * Les données devaient être de la plus grande volumétrie possible et pouvaient être stockées dans un SGBD
  (Oracle, MySQL, etc.).
  * Prendre en compte la rapidité du programme, de simu

• Université Lumière Lyon

  Lyon 2013 - 2014 Master 2 en Statistiques Informatiques
  
  Data mining, méthodes et applications (Régression logistique, Réseau de neurone, Bayésien naïf, Arbre de décision)
  Épidémiologie, Text mining, Statistique Exploratoire et Inférence, Programmation Avancé Langage R, SAS

• Université Lumière Lyon

  Lyon 2013 - 2014 Master 2 en Statistiques
  
  Data mining, méthodes et applications (Régression logistique, Réseau de neurone, Bayésien naïf, Arbre de décision)
  Big Data, Statistique Exploratoire et Inférence Programmation Avancé Langage R, SAS et Programmation web Avancée

• Université Lyon 2 Lumiere

  Bron 2012 - 2014 Statistiques Informatique
  
  Master2
  Data mining, méthodes et applications (Régression logistique, Réseau de neurone, Bayésien naïf, Arbre de décision)
  Épidémiologie, Text mining, Statistique Exploratoire et Inférence, Programmation Avancé Langage R, SAS
  Master 1
  Modèles statistiques en épidémiologie, Probabilité et modèles aléatoires, Econométrie séries temporelles, Econométrie des variables qualitatives, Calcul stochast

• Université Lumière Lyon

  Lyon 2012 - 2013 Master 1 en Statistique
  
  : Master 1 en Statistique
  Probabilité et modèles aléatoires, Econométrie des séries temporelles, Calcul stochastiques et applications,
  Econométrie Avancée, Econométrie des variables qualitatives

• Université Lumière Lyon

  Lyon 2012 - 2013 Master 1 en Statistique
  
  : Master 1 en Statistique
  Modèles statistiques en épidémiologie, Probabilité et modèles aléatoires, Econométrie des séries temporelles,
  Econométrie des variables qualitatives, Calcul stochastiques et applications, Econométrie Avancée

Réseau

• Abdoul Aziz SOULEY BOUBACAAR

• Anet N.

• Cellos M'BALE

• Ibrahima KABA

• M. Lénaïc BERTHELOT

• Pâris HÉRARD