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Pierric KERSAUDY

PARIS

Electionseuropéennes 2024

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En résumé

Data scientist au sein du cabinet de conseil Eulidia, j'interviens dans des missions de conseil en data science et en business analytics dans les domaines des télécommunication et de la prévision de catastrophes naturelles. Je suis docteur de l'université Paris-Est après une thèse en mathématiques appliquées aux télécommunication et je suis également ingénieur généraliste de l'Ecole Centrale de Nantes.

Mes compétences :
Analyse statistique
Statistiques
Machine Learning
Data mining
Modélisation mathématique
Gestion de projet
MATLAB
R
Data Science

Entreprises

  • Eulidia - Consultant Data Scientist

    PARIS 2015 - maintenant Data scientist au sein du cabinet de conseil Eulidia, j'interviens dans des missions de conseil diverses sur des sujets de data science et de business analytics dans les domaines des télécommunication et de la prévision de catastrophes naturelles.

  • Prixtel - Data Scientist

    Aix-en-Provence 2015 - 2016 Connaissance client

  • CCR - Consultant Data Scientist

    PARIS 2015 - maintenant Modélisation de portefeuille de marché

  • Orange - Ingénieur Recherche - Doctorant - Thèse en mathématiques appliquées aux télécoms

    Paris 2012 - 2015 Sujet de thèse : Modélisation statistique de l'exposition humaine aux ondes radio-fréquence

    - Développement de méthodes de modélisation statistique et de construction de modèles prédictifs appris à partir de données d'exposition simulées ou mesurées.

    - Analyse de sensibilité et extraction de paramètres influents sur l'exposition humaine.

    - Contribution dans le projet de recherche ANR CHORUS : projet visant au développement des méthodes de modélisation pour la résolution de problèmes industriels concrets.

    - Utilisation de méthodes numériques utilisées dans la dosimétrie numérique (FDTD).

    - Publication dans des revues scientifiques : https://scholar.google.fr/citations?user=IiAjE1EAAAAJ&hl=fr

  • McGill - Stage de fin d'étude

    2012 - 2012 Modélisation de la qualité percue des anches de saxophone :

    - Elaboration de modèle prédictif de machine learning pour la classification d'anche de saxophone en fonction de leur qualité à partir de paramètres quantitatifs mesurés.

    - Utilisation de méthodes de data mining descriptives (ACP, classification hiérarchique…) et prédictives de classification (SVM, régression PLS…).

    - Analyse statistique permettant de mettre en évidence les paramètres mesurés les plus influents sur la qualité.

    - Organisation d'une campagne de tests perceptifs auprès de saxophonistes professionnels.

    - Définition de paramètres objectifs et organisation d'une campagne de mesure de ces paramètres.

  • PSA Peugeot Citroën - Stage

    Rueil Malmaison 2011 - 2011 Etude de la sonification des véhicules électriques silencieux :

    - Organisation de tests perceptifs pour évaluer la perception des véhicules silencieux par l'usager.

    - Analyse statistique des résultats de ces tests pour isoler les paramètres influent sur la perception des véhicules (ANOVA, ACP...)

Formations

  • Ecole Centrale ECN

    Nantes 2009 - 2012 Ingénieur Généraliste spécialisé en Data Mining et en Traitement du Signal

    Option Ingénierie des Signaux de l'Image et des Systèmes :

    - Analyse et Fouille de données (Data Mining), méthodes de machine learning et de méthode de classification supervisée (SVM, réseaux de neuronnes etc.), méthodes de data mining descriptives (K means, ACP, classification hiérarchique...)

    - Traitement statistique du signal (séries temporelles, chaines de markov...) et filtrage statisti

Réseau

Annuaire des membres :