Bouthaina A.

DATA ANALYST

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DATASWATIJune 2019 - November 2019

Etude et développement d’outils de détection d’anomalies sur des séries temporelles
∠ Etude exploratoire des données industrielles via des outils dataviz 
∠ Construction de pipelines ETL pour le traitement des données brutes 
∠ Développement de services de détection d’anomaliesI 

Python, TensorFlow, Altair, Plotly, Seaborn, Pandas, Airflow, FastAPI, Git, Docker
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ALTENApril 2018 - May 2019

Étude et développement de solutions BI
∠ Développement d’un pipeline ETL pour l’intégration des données issues des bases CRM et gestion des compétences 
∠ Développement d’une API de classification des CV 
∠ Rédaction des guides d’utilisation 
Python, SQL, PowerBI, R-Shiny, NLTK, Apache Beam, Flask
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CEA - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternativesSeptember 2016 - March 2018

Etude et développement de solutions d’analyse des données de consommation électrique
∠ Développement d’API pour la segmentation d’une base de clients et la prédiction de la consommation électrique 
∠ Développement d’une application de visualisation des données pour l’analyse et la présentation des travaux 
Python, Scikit-learn, Xgboost, R-Shiny, Java
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IRT-RAILENIUM ET UVHCNovember 2014 - April 2016

Etude d’un PoC d’aide à la la vigilance d’un conducteur de tramway

∠ Analyse et traitement des données oculométriques et faciales 
∠ Mise en oeuvre d’une approche de fusion multi-capteurs pour la détection robuste de la somnolence 
Python, FaceReader, FaceLAB
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ECOLE DES MINESDecember 2013 - October 2014

Analyse des données SCADA pour le diagnostic des défauts des éoliennes

∠ Nettoyage et traitement des données réelles issues des rapports de maintenance et des enregistrements SCADA pour la classification des défauts critiques 
∠ Publication des travaux sur le diagnostic des défauts des éoliennes 
Matlab, R
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CRAN - Research Centre for Automatic ControlDecember 2009 - April 2013

Fusion des données pour l’aide à la décision en maintenance prédictive es systèmes

∠ Proposition d’une approche de fusion d’indicateurs hétérogènes pour la détection contextuelle des dégradations 
∠ Essai-Validation sur un moteur Diesel et publication des travaux 
R, C#, Protégé

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