Biostatistiques & IA
BUT SDApproche biostatistique appliquée aux données médicales (cancer du sein). Étude des corrélations par régression linéaire et diagnostic prédictif par régression logistique. Réduction de dimension par ACP et clustering.
Liste non exhaustive, voici les projets que je juge les plus représentatifs de mon profil et de mes ambitions.
Approche biostatistique appliquée aux données médicales (cancer du sein). Étude des corrélations par régression linéaire et diagnostic prédictif par régression logistique. Réduction de dimension par ACP et clustering.
Analyse des émissions mondiales de GES sur 218 pays (2013-2022), en croisant les sources Our World in Data et EDGAR. Typologie de pays par clustering (K-Means, CAH) et réduction de dimension par ACP sur plus de 60 variables (CO₂, CH₄, PIB, énergie).
Modèle prédictif de l'affluence à domicile pour l'OH Leuven (Belgian Pro League), de la préparation des données au déploiement d'un dashboard interactif.
Modélisation de processus stochastiques par l'approche Box-Jenkins. Tests de stationnarité, identification et estimation de modèles ARIMA. Validation par analyse des résidus et comparaison avec le lissage exponentiel.
Application interactive pour l'analyse et la visualisation de données climatiques. Intégration de modèles de machine learning via le package caret et visualisation dynamique des résultats.
Modélisation complète : schéma entité-association → modèle relationnel normalisé. Implémentation sous PostgreSQL et écriture de requêtes complexes sur des données du commerce international.
Programme Python de lecture, transformation et écriture de fichiers texte selon des spécifications précises. Simulation d'un contexte de migration et intégration de données avec génération de statistiques exploitables.
Mise en œuvre d'un plan de sondage sur données publiques : tirage d'échantillon, estimation de paramètres et calcul d'intervalles de confiance sous R.
Alimentation d'un entrepôt de données à partir de sources hétérogènes via un pipeline ETL, selon des spécifications de transformation définies.
Projet à dominante juridique (~90% du contenu) : étude du cadre réglementaire de la donnée (RGPD, responsabilités du DPO, droits des personnes). Évaluation par étude de cas sur l'applicabilité du RGPD et ses conséquences, et rédaction d'une déclaration de violation de données à la CNIL.
Conception et déploiement d'un outil Power BI pour le calcul automatisé du bilan carbone des clients Grands Comptes, conforme au GHG Protocol (scopes 1, 2 et 3). Suivi des indicateurs stratégiques liés au recyclage et à l'environnement, avec mesures DAX avancées pour l'aide à la décision.
Nettoyage et structuration de données multi-sources (Excel, SQL/NoSQL, bases internes) pour le suivi commercial des Grands Comptes. Automatisation des flux via Power Query, macros VBA et scripts Python, avec mise en place de pipelines ETL/ELT pour fiabiliser les analyses.
Migration des suivis Excel vers une solution BI automatisée pour +70 clients Grands Comptes, et conception from scratch de dashboards pour nouveaux clients. Modélisation de données (MCD/MLD) et mesures DAX avancées, avec présentation des outils aux clients et formation des équipes internes.