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Sylvain CREUZE

NIORT

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Résultat de la municipale dans les Deux-Sèvres

En résumé

Data scientist (master 2 statistiques + diplome data scientist du genes)

Mes compétences :
Marketing
Modélisation
SAS
Scoring
SPAD
R
Machine Learning
Hive
Data science

Entreprises

  • MAIF - Data Scientist

    NIORT 2015 - maintenant Experimentation BIG DATA à partir de donnees issues d'un cluster Hadoop.
    Data management, Machine Learning

  • Universite Vannes et Niort - Charge d'enseignement vacataire

    2010 - maintenant Cours de scoring (L3)
    TP SAS (M2)

  • MAIF - Analyste Statisticien

    NIORT 2008 - maintenant Scores d'appétences et segmentation clientèle.
    Business plan.
    Trajectoires de production...

  • FINAREF - Chargé d'études statistiques

    2006 - 2008 Chargé d’études statistiques, Secteur Modélisation Marketing
    Imaginer, développer et mettre en œuvre les outils marketing / Restitution de l’information
    · Développement, fiabilisation et industrialisation des scores Marketing (KXEN, DATALAB, SAS)
    · Segmentation client (KXEN, Alice - www.isoft.fr)
    · Administration des bases de données marketing et développement informatique sous SAS pour l’intégration d’un nouveau partenaire
    · Etudes du marché du crédit à la consommation en Belgique (appétence des clients FINALIA) et dans les pays Nordiques, optimisation de campagne… (SAS, SPAD, SPSS…)
    · Encadrement d’un stagiaire sur une durée de 6 mois. Sujet : la refonte des scores d’appétence client.

  • Comité Interprofessionnel du Vin de Champagne - Chargé de projet

    2004 - 2006 Chargé de projet, Service Informatique et Aide à la Décision
    Modélisation des paramètres analytiques / Développements informatiques / Traitements d’enquête
    · Modélisation de paramètres analytiques pendant la maturation des raisins (SAS, régressions généralisées...)
    · Traitement d’une enquête sur la maladie de la vigne (botrytis)
    · Développement des applications "Monitoring Botrytis" et "Acidité" sur SAS SCL
    · Développement et industrialisation des méthodes suivantes : Régression linéaire, AFC, AFCM et AFD (SAS macros).
    · Analyses sensorielles sur les données de dégustation, études diverses (ANOVA, analyse discriminante, AFCM, typologies…)
    · Formations d’ingénieurs œnologues aux principales méthodes statistiques.

Formations

Réseau

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