Nabil KRIM

En résumé

Entreprises

• Gmf - Data Scientist

  Levallois-Perret 2013 - maintenant Modélisation statistique descriptives et prédictive : Classification, Segmentation, scoring (appétence, attrition),
  Réalisation des études ad'hoc (Profilage, Valeur Client...) permettant de définir des stratégies marketing,
  Aide à la définition du Plan Marketing Direct,
  Déploiement des actions marketing (IBM Experience One),
  Data Steward : Administration et enrichissement de la base de données.

• Gras Savoye - Chargé d'études statistiques

  Puteaux 2011 - 2013

• GMF assurance - Chargé d'études statistiques

  Levallois-Perret 2011 - 2011 Thématique du stage
  * Mise en oeuvre de plusieurs méthodes statistiques pour identifier la typologie des foyers ayant résilié tous leurs contrats IARD et PJ.
  * Construction des modèles prédictifs afin d'anticiper une future éventuelle résiliation.
  * Proposition de solutions marketing et commerciales à mettre en place afin de limiter le phénomène d'attrition.

Formations

• ENSAE

  Saclay 2019 - 2019 Data Scientist
  
  Mise en oeuvre et utilisation des outils informatiques Big Data : Hadoop, Hive, Spark
  R avancé (data.table, tidyverse, shiny)
  
  Machine Learning (apprentissage supervisé et non supervisé).
  Introduction au deep learning.

• Université Rennes 2 Haute Bretagne

  Rennes 2009 - 2011 Statistiques appliquées pour l'entreprise
  
  - Analyses qualitatives et quantitatives des données (ACP. AFC. AFCM. AFM)
  - Méthode de Scoring, modèle Probit, Logit et régression logistique.
  - Gestion de portefeuille et actuariat.
  - Séries temporelles approfondies: Modèles ARCH, GARCH et les Modèles non linéaires.
  

• Ecole Nationale Supérieure De Statistique Et D'Economie Appliquée (Alger)

  Alger 2003 - 2008 Ingénieur d'Etat en Statistiques Appliquées
  
  - Analyse des données approfondies.
  - Techniques d’enquêtes et sondages.
  - Modélisation économétrique: modèles linéaires, données panels et régression logistique.
  - Séries chronologiques: prévision à court et à long terme de phénomènes temporels.

Réseau

• Claudie URIEN

• Clémence POURREZ

• Grégoire LANSSADE

• Morgan BOUCHET

• Olivier LEBRET

• Omar SOW

• Shalini MANICKAM

• Thierno DIALLO

• Vincent BURRUS

• Yann HIDOT