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EuroMov

• France
• Think Tanks
• 1 - 100 Employee

• Développeur Python

  • Jan 2022 - Jun 2022

  Dans le cadre de mon stage PFE, j'ai travaillé sur l'application du clustering sur des données imparfaites pour la médecine personnalisée. En collaboration avec une équipe de professionnels de la santé, nous avons effectué une analyse cinématique de volontaires sains et de patients souffrant de lombalgie pour identifier les schémas moteurs caractéristiques de cette pathologie affectant la mobilité des patients. Nous avons ensuite synthétisé et analysé les données collectées en utilisant des… Show more Dans le cadre de mon stage PFE, j'ai travaillé sur l'application du clustering sur des données imparfaites pour la médecine personnalisée. En collaboration avec une équipe de professionnels de la santé, nous avons effectué une analyse cinématique de volontaires sains et de patients souffrant de lombalgie pour identifier les schémas moteurs caractéristiques de cette pathologie affectant la mobilité des patients. Nous avons ensuite synthétisé et analysé les données collectées en utilisant des outils de Data Science tels que NumPy, pandas et partitionnement de données. Notre objectif principal était de construire des algorithmes de Machine Learning (clustering, SVM et régression logistique) pour classer les patients en sains et malades et décider si un patient est en bonne santé ou malade. Nous avons également utilisé des techniques de Data Visualization pour mieux comprendre les données et des méthodes d'analyse pour étudier les paramètres à utiliser ultérieurement dans la classification. Au cours de ce projet, j'ai acquis des compétences en programmation orientée objet (POO), en Python (langage de programmation) et en apprentissage automatique. Je suis passionné par la Science des données et j'ai hâte d'appliquer mes compétences et mes connaissances pour résoudre des problèmes dans d'autres domaines. Mots-clés : Data Science, Data Analysis, Data Visualization, Machine Learning, clustering, SVM, Logistic Regression, Spondyloarthritis, Python, NumPy, Pandas, POO. Show less Dans le cadre de mon stage PFE, j'ai travaillé sur l'application du clustering sur des données imparfaites pour la médecine personnalisée. En collaboration avec une équipe de professionnels de la santé, nous avons effectué une analyse cinématique de volontaires sains et de patients souffrant de lombalgie pour identifier les schémas moteurs caractéristiques de cette pathologie affectant la mobilité des patients. Nous avons ensuite synthétisé et analysé les données collectées en utilisant des… Show more Dans le cadre de mon stage PFE, j'ai travaillé sur l'application du clustering sur des données imparfaites pour la médecine personnalisée. En collaboration avec une équipe de professionnels de la santé, nous avons effectué une analyse cinématique de volontaires sains et de patients souffrant de lombalgie pour identifier les schémas moteurs caractéristiques de cette pathologie affectant la mobilité des patients. Nous avons ensuite synthétisé et analysé les données collectées en utilisant des outils de Data Science tels que NumPy, pandas et partitionnement de données. Notre objectif principal était de construire des algorithmes de Machine Learning (clustering, SVM et régression logistique) pour classer les patients en sains et malades et décider si un patient est en bonne santé ou malade. Nous avons également utilisé des techniques de Data Visualization pour mieux comprendre les données et des méthodes d'analyse pour étudier les paramètres à utiliser ultérieurement dans la classification. Au cours de ce projet, j'ai acquis des compétences en programmation orientée objet (POO), en Python (langage de programmation) et en apprentissage automatique. Je suis passionné par la Science des données et j'ai hâte d'appliquer mes compétences et mes connaissances pour résoudre des problèmes dans d'autres domaines. Mots-clés : Data Science, Data Analysis, Data Visualization, Machine Learning, clustering, SVM, Logistic Regression, Spondyloarthritis, Python, NumPy, Pandas, POO. Show less



Quantylix

• France
• Financial Services
• 1 - 100 Employee

• Data Scientist

  • Jun 2021 - Aug 2021

  Au cours de ce projet, j'ai travaillé sur l'analyse, la compréhension et la quantification de l'impact de l'intensité de la pandémie de Covid-19 sur le bonheur dans le monde. J'ai utilisé des techniques d'analyse de données macro et de données de panel (données longitudinales) pour étudier les changements de bonheur au fil du temps dans différents pays du monde en fonction de l'intensité de la pandémie. En utilisant des algorithmes de Machine Learning, j'ai également développé des… Show more Au cours de ce projet, j'ai travaillé sur l'analyse, la compréhension et la quantification de l'impact de l'intensité de la pandémie de Covid-19 sur le bonheur dans le monde. J'ai utilisé des techniques d'analyse de données macro et de données de panel (données longitudinales) pour étudier les changements de bonheur au fil du temps dans différents pays du monde en fonction de l'intensité de la pandémie. En utilisant des algorithmes de Machine Learning, j'ai également développé des modèles prédictifs pour estimer les scores de bonheur futurs en fonction de différents scénarios de pandémie. Les outils que j'ai utilisés pour ce projet comprenaient Python et des techniques d'apprentissage machine. J'ai acquis des compétences précieuses en analyse de données, en traitement de données de panel, en prévision et en apprentissage automatique tout au long de ce projet. Je suis passionné par l'utilisation de la technologie pour résoudre des problèmes du monde réel et j'ai hâte d'appliquer mes compétences et mes connaissances pour résoudre des problèmes dans d'autres domaines. Mots-clés : Analyse de données, Données de Panel, Données longitudinales, Apprentissage Machine, Python. Show less Au cours de ce projet, j'ai travaillé sur l'analyse, la compréhension et la quantification de l'impact de l'intensité de la pandémie de Covid-19 sur le bonheur dans le monde. J'ai utilisé des techniques d'analyse de données macro et de données de panel (données longitudinales) pour étudier les changements de bonheur au fil du temps dans différents pays du monde en fonction de l'intensité de la pandémie. En utilisant des algorithmes de Machine Learning, j'ai également développé des… Show more Au cours de ce projet, j'ai travaillé sur l'analyse, la compréhension et la quantification de l'impact de l'intensité de la pandémie de Covid-19 sur le bonheur dans le monde. J'ai utilisé des techniques d'analyse de données macro et de données de panel (données longitudinales) pour étudier les changements de bonheur au fil du temps dans différents pays du monde en fonction de l'intensité de la pandémie. En utilisant des algorithmes de Machine Learning, j'ai également développé des modèles prédictifs pour estimer les scores de bonheur futurs en fonction de différents scénarios de pandémie. Les outils que j'ai utilisés pour ce projet comprenaient Python et des techniques d'apprentissage machine. J'ai acquis des compétences précieuses en analyse de données, en traitement de données de panel, en prévision et en apprentissage automatique tout au long de ce projet. Je suis passionné par l'utilisation de la technologie pour résoudre des problèmes du monde réel et j'ai hâte d'appliquer mes compétences et mes connaissances pour résoudre des problèmes dans d'autres domaines. Mots-clés : Analyse de données, Données de Panel, Données longitudinales, Apprentissage Machine, Python. Show less