Cheick DIAKITE

Systèmes distribués, Machine Learning et fouille de données, Architecture Big Data, Business Intelligence

Fouille de données, Spark, Hadoop,Machine Learning, Deep learning

Génie Logiciel, Architechture logiciel, Base de données, Réseaux informatiques, Webmaster et Gestion de projet informatiques

Probabilité, Mathématiques , physiques , Chimie et Sciences Industrielles

Expériences

Analyses de données
• préparer des données dans le datalake Renault (enrichissements de données, catégorisation des données, modélisations et indexations), à partir de sources de données
• mise à disposition ces données via des APIs
• Echange régulier avec les différentes directions de l’entreprise pour comprendre les attentes et les besoins, puis récolter, exploiter et diffuser l’interprétation des données
• traduction des demandes métiers PO aux data engineers et aux dev API de façon plus techniques
Etude et Livrables : contraintes RGDP, migration cloud GCP, documentation dans le Data Catalogue
Langages et Environnements utilisés : Python,Java, Spark,Hadoop, ES,
Méthodologie Agile : Jira , Confluence et Taïga

Entretien avec le client pour le recueil du besoin et Formalisation des besoins en terme de problématiques de Business Intelligence
Extraction, Transformation et Loading (ETL) des données sources,
Réalisation des cubes OLAP, Élaboration des tableaux de bords. La Méthode de travail: Scrum

Exploration de données, nettoyage de données, modélisation de données et déploiement de modèles. (Langage et Environnement utilisé : Python, R, Pyspark, Shiny Server)
MaValue2clicks : Application Shiny pour la prediction du coût de réparation des dégâts des eaux (nominé au awards ArgusDigital Amazon
Extraction de données, webcraping et développement de logiciel comparateur de prix.(Langages utilisés : Python, HTML, CSS, Angular et VBA)

Entretien avec le client pour le recueil du besoin, analyse des processus d’information et formalisation du cahiers des charges et des spécifications adaptés.
Conception d'une application mobile adaptée aux besoins des clients

Conversation clients et synthèse de leurs enjeux, étude de l'existant afin d’estimer ses besoins pour la dématerialisation de la monnaie locale de Brest
Supervisation de la réalisation du projet et suivi de la mise en place des récommadations.
Développement de nouveaux services à forte valeur ajoutée pour retrouver une croissance rapidement.

Compétences

Supervised / Unsupervised Learning, LinearRegression / Logistics, ANOVA, DecisionTrees, Random Forests, Neural Networks, XGBoost...

Data Business Analyst