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Fabien Herry

Data Scientist

46 ans
Permis de conduire
La Garenne-Colombes (92250) France
Situation professionnelle
En recherche d'emploi
En recherche active
Présentation
Très à l’aise avec les chiffres et la manipulation des bases de données, j’aime leur donner du sens et en faire de vrais atouts pour l’aide à la décision.

C’est ainsi que je me suis tourné tout naturellement vers une formation en Statistiques et Traitement Informatique des Données (STID).

Depuis, j’ai eu l’opportunité de travailler en tant que chargé d’études statistiques durant un peu plus de sept ans avant de m’orienter vers un poste de Data Analyst que j’ai su développer et m’approprier au fil des années et quel que soit le contexte. Ainsi, ces expériences et responsabilités que je me suis vu confier m’ont permis d’obtenir de solides compétences techniques et de comprendre les enjeux business afin d’assurer l’ensemble des tâches inhérentes au poste de Data Analyst.

En outre, à la suite d’une formation de plus de trois mois chez Jedha Bootcamp, j’ai pu acquérir et améliorer mes connaissances dans le domaine de la data grâce à un apprentissage approfondi de différents modules liés à la Data Science.
CV réalisé sur DoYouBuzz

Data Scientist

Jedha Bootcamp
Août 2019 à décembre 2019
  • Projet principal :
    Prédire le prix d'articles mis en vente sur une marketplace par des particuliers, en fonction de données textuelles et catégorielles (Pre-processing, NLP data-visualisation, réseaux de neurones RNN & LSTM, modèles de Machine Learning
  • Projets au cours de la formation
    • Construire un moteur de recommandation basé sur le filtrage collaboratif
      Utiliser les notes des utilisateurs attribuées à des restaurants pour prédire les notes qu'ils attribueraient à d'autres restaurants, et leur recommander d'autres restaurants sur la base de ces prédictions

    • Machine Learning avec Spark
      Prédire les notes attribuées à des restaurants par les clients

    • Détection de SPAM
      Créer une application web qui permettra à l'utilisateur de rentrer du texte dans un formulaire et de prédire si ce texte est un SPAM

    • Points de ramassage Uber
      Utiliser le Machine Learning non supervisé pour recommander les points de ramassage les plus populaires à destination des chauffeurs de taxi

    • Détection de fraude
      Détecter les transactions frauduleuses

    • Taux de Conversion
      Prédire le taux de conversion des clients sur un site web et faire des recommandations à une équipe marketing pour pouvoir augmenter le revenu

    • Speed dating
      Analyse descriptive des facteurs qui influencent la compatibilité entre deux partenaires lors d'un programme de speed dating
Site web de l'entreprise