Ayant poursuivi une formation en économie et en finance, j'ai gardé de ces disciplines un attrait pour l'étude statistique et la découverte de phénomènes contre-intuitifs. De l’extraction des données à la mise en place des algorithmes de traitement en passant par l’analyse et les différentes méthodes de représentation graphique, je maîtrise l’ensemble des étapes de la data science. Pour ce faire j’utilise les langages R, Python et Scala, le framework Apache Spark sur des bases de données relationnelles.
SYNCHRONE : Présentation en temps réel de la consommation et de la production d'électricité d'un territoire à destination des collectivités territoriales.
• Mise en service de nouveaux territoires • Optimisation des traitements Spark • Debug et refactorisation du code • Ajout de nouvelles fonctionnalités liées à des problématiques métier (ex: cogénération) • Scraping automatisé de bases de données météo • Refonte de l'ordonnancement des traitements • Création d'un script de rejeu "From Scratch" • Établissement de tables de recette pour valider ou non les données en sortie • Mise en place des bonnes pratiques (branching, code review, convention de nommage ...) • Amélioration des processus Scrum
