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Quentin GICQUEL

Courbevoie

En résumé

Actuellement consultant data chez Business&Decision
Ingénieur d'étude datamining : 6 ans d'expérience dans le domaine médical

Mes compétences :
Data Mining
Visual Basic
Visual Basic for Applications
Text mining
Statistiques
Gestion de base de données
Système expert
Language R
Machine Learning
Géolocalisation

Entreprises

  • Business & Decision - Consultant DataScience

    Courbevoie 2016 - maintenant Enedis :
    Distinction et prédiction de comportements :
    - Récupération des données ("Hive", "Oracle")
    - Création de nouveaux indicateurs
    - Distinction des comportements
    - Prédiction de l'état futur
    - Automatisation du processus.
    - Développement R

    Sanofi Pasteur MCD :
    Compréhension de comportements :
    - Synthèse des connaissances
    - Apport d'informations extérieures
    - Typologie
    - Prédiction
    - Développement R, KNIME

    Développement d'interface graphique (R/Shiny) à partir de l'open data.

    Analyse des données pour cadrage de projets
  • Université Lyon 1 - Ingénieur d'étude

    2009 - 2015 au Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive (UMR UCBL CNRS 5558) - Université Lyon 1
    Participation à 2 projets ANR (Agence National de Recherche)
    SYNODOS (SYstème de Normalisation et d'Organisation de DOnnées médicales textuelles pour
    l'observation en Santé)
    Mise en place des systèmes automatiques permettant de prédire les caractéristiques des patients (risque suicidaire, infections
    associées aux soins, risques épidémiques) :
    Extraction de données (à partir de bases de données, d'entrepôt de données ou de compte rendu hospitalier).
    Constitution des applications permettant de faciliter une annotation manuelle faisant référence de gold standard.
    Stockage et d'organisation de ces données dans un modèle de données.
    Gestion des métadonnées et surtout des variables non structurées et textuelles (gestion des abréviations, des
    négations, gestion de la temporalité, détection des termes médicaux).
    Regroupage automatique via l'UMLS ces termes médicaux.
    Utilisation et paramétrage des algorithmes de datamining afin de caractériser les patients.
    Évaluation et comparaison des méthodes de datamining.
    Évaluation de chaque étape et de l'ensemble du système.

    Enseignements donnés
    Introduction à l'algorithmie et à la programmation en Visual Basic (12 séances de TD de 2 heures). Cours de licence 2 sciences
    économiques, Université Lyon 2
    Encadrement en épidémiologie médicale (Programmation SAS).Cours de Master2 « SISE », Université Lyon 2

Formations

Réseau

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