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Donald G.

Data Scientist

690 dollar
Freelancer
5 years
Drancy, FRANCE
Data Science NumPy Pandas Python SAS SQL

My experience

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BANQUE DE FRANCE – Direction des Projets (DIPRO)- SPAREOctober 2019 - Present

Mission Support Outils et Formation. 
Assurer la formation des agents banque de France rattachés au service central des risques (SCR) sur le logiciel SAS ; 
Accompagner le SCR sur l’ensemble des produits statistiques destinés aux différentes entités bancaires; 
Analyser et enrichir les différents programmes SAS de production pour les collectes AnaCredit en vue de fournir des reportings ponctuels et réguliers pour le service ;
Envisager de nouvelles solutions en data visualisation pour faciliter les différents processus AnaCredit en vue d’optimiser la production pour les différents métiers : applications R Shiny. 

 Environnement technique: SAS EG, SAS MACRO, SQL, R, R SHINY.

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CELIO – Direction Marketing & CRMMay 2019 - July 2019

Customer Relationship Management et ciblage client.
Garantir la propreté et la qualité d’administration des données clients dans les différents systèmes dans lesquels elles sont exploitées ; 
Contribuer à la mise en œuvre opérationnelle des programmes CRM pour les ciblages et l’analyse des performances ; 
Fournir des KPI et analyses des comportements et insights permettant de développer la valeur client (fréquentation, panier moyen, fidélité, engagement, satisfaction) ; 
Produire les analyses permettant de développer la connaissance du comportement des clients. 

Environnement technique: SQL SERVER 2018, SALESFORCE.

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MALAKOFF HUMANIS – Direction Marketing –Marketing AnalyticsSeptember 2018 - March 2019

Etudes statistiques sur les dépenses en santé des assurés. 
Exploration, analyse, construction et traitement de données sous SAS avec le langage SQL ; 
Gestion de bases de données relationnelles à travers les différents data lakes ; 
Créations de Datamarts spécifiques au développement du projet : Datamart « Dépenses Santé » ; 
Extraction d’indicateurs pertinents liés aux dépenses santé des salariés afin de mettre en place des plans d’actions de prévention ; 
Analyse descriptive et prédictive des RAC (Restes à Charge) en dépenses de santé dans le cadre de la réforme 100% SANTE ; modèle prédictif (Probit multinomial) et règles d’association (Algorithme Apriori); 
Etude descriptive et prédictive de la corrélation entre l’absentéisme et les dépenses de santé ; approche statistique non paramétrique (régression loess, test de rang de Kruskas et Wallis, algorithme mars et polymars) ; 
Création d’un tableau de bord sous un outil DataViz pour permettre aux différentes équipes « services et de prévention » de mieux accompagner les clients. 

Environnement technique: SAS EG, SAS SQL, SAS MACRO, R, QLICKVIEW.

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CREDIT AGRICOLE ASSURANCES PREDICA– Direction Marketing – CRMSeptember 2017 - March 2018

Customer Relationship Management : modélisation de la valeur de vie client.
Exploration, analyse, construction et traitement de données sous SAS avec le langage SQL ; Création de Datamarts spécifiques au développement du projet ; 
Segmentation RFM Modélisation de la valeur de vie client (CLV) sous Python avec la libraire LIFETIMES ;
Réalisation d’un clustering de clients par la méthode ascendante hiérarchique; 
Prévision des encours contrats par un modèle autorégressif (séries temporelles). 

Environnement technique: SAS EG, SAS SQL, SAS MACRO, PYTHON, ANACONDA.
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SAINT GOBAIN INTERSERVICES – Direction financièreSeptember 2016 - August 2017

Extraction, nettoyage et analyse des données clients et fournisseurs en vue d'optimiser le suivi et la gestion budgétaire de la direction de la Formation; 
Consolidation de ces données avec le contrôle de gestion ; 
Provision et planification budgétaire pour l'année à suivre; 
Tarification des nouvelles formations et réévaluation des tarifs des formations déjà existantes; 
Pilotage de la formation en révisant les indicateurs de performance utilisés pour le suivi de l'activité. 

Environnement technique: SQL SERVER, ACESS, SAP.

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AUTORITE DE CONTROLE PRUDENTIEL ET DE RESOLUTION (ACPR) – Banque de FranceMarch 2015 - September 2015

Consolidation des données FINREP ET COREP pour alimenter le template statistique CBD (Consolidated Banking Data) de la BCE. 
Collecte des données FINREP et COREP; 
Développement, maintenance et automatisation des programmes statistiques SAS pour les productions semestrielle et annuelle des reportings consolidés FINREP et COREP; 
Création des programmes de calcul des ratios prudentiels à destination d'organisations européennes et internationales; 
Mise en place et développement de bases de données bancaires et financières; 
Production de séries chronologiques sur les banques françaises provenant des bases comptables ou prudentielles établies à partir des reportings obligatoires à l'ACPR; 
Réalisation d'études statistiques sur les ratios prudentiels et les données COREP fournies sur les banques françaises; 
Méthodologie G-SIB de calcul des scores de systémicité et clustering des banques à échelle systémique sur ces critères d'identification. 

Environnement technique: SAS EG, SAS MACRO, SAS SQL.

My stack

Machine Learning

Anaconda, RShiny, Scikit-Learn

Business Intelligence

SAS Enterprise Guide, QlikView, SAS SQL, SAS, Power BI, SAS Macros

Others

Customer relationship management, Marketing, Data Science, Data analysis

Databases

Microsoft SQL Server, MySQL, SQL Server, NoSQL

Technologies

NumPy, Machine Learning, Pandas

ERP&CRM

Salesforce, SAP

Big Data

Spark

Languages

Python, Scala, XML, SQL, R Language

Protocols

JSON

My education and trainings

- Licenses & Certifications

Master Statistique Parcours Sciences des données - Conservatoire National des Arts et Métiers2016 - 2018

Master Econométrie et Statistique Appliquée (ESA) - Université d'Orléans2014 - 2016

Licence Mathématiques Appliquées aux Sciences Economiques (MASE) - Université d’Orléans2011 - 2014