Formation
Mines ParisTech PSL - DataScientest
Machine Learning Engineer (RNCP 36129)
2024
Mines ParisTech PSL - DataScientest
Data Scientist
2024
Sujets étudiés:
- Python pour la Data Science
- Statistiques
- DataViz
- Méthodes d'apprentissage supervisées et non supervisées
- Analyse des séries temporelles
- Théorie des graphes
- SQL - PySpark
- Réseaux neuronaux denses avec Keras et PyTorch
- Réseaux neuronaux convolutifs
- RNN - Transformers
- Traitement du langage naturel - LLM
- Deep Reinforcement Learning
- Projet de fin d'étude: Démosthène, un système de traduction adapté aux lunettes connectées (Rapport,Github)
DataScientest
Data Product Manager
2024
Sujets étudiés:
- Product Management
- Gestion de projet et conduite du changement
- Méthode Agile
- ETL avec PySpark
- Manipulation des données avec des API
- Data Quality
- RGPD et Éthique
- Business Intelligence: Power BI, Make, SQL
- Projet de fin d'étude: Velib: Il y a toujours un vélo prêt, où que vous soyez !
DataScientest
MLOps
2024
Sujets étudiés:
- Linux, Bash, AWS
- Git et Github
- Tests Unitaires
- MLflow
- Jenkins
- Docker
- FastAPI, Flask, sécurisation des API
- AirFlow, Kubernetes, Prometheus et Grafana
- Projet de fin d'étude: Multimodal Product Data Classification : Rakuten (Github)
Stanford Online
Machine Learning
2021
Université PARIS IX - Dauphine
D.E.A. de méthodes scientifiques de gestion au LAMSADE
1987
IAE Paris - Sorbonne Business School
D.E.S.S. de gestion - Option Finance
1987
Ecole Supérieure d’Informatique-Electronique-Automatique
Ingénieur (mention Excellence)
1985
