∠ Étude technique de l’architecture du projet, des provenances des différents sources des données ∠ Préparation des données qui proviennent des différentes sources afin qu’elles puissent être agrées. ∠ Transformation des données, injection des tables externes sous Hive. ∠ Évaluation de la qualité des données des produits Fnac : Comparaison des résultats d’enrichissement avec des champs existants. ∠ Normalisation des données textuelles suivant des règles métiers et création des nouveaux colonnes à travers l’extraction des caractéristiques des produits dans les descriptions. ∠ Détection et classification des valeurs aberrantes selon les typologies des produits et remonter des échantillons de test au métier. ∠ Agrégation d’un ensemble de modèles de détection des langues à partir des courts textes. ∠ Création des workflow Oozie qui englobent toutes les actions implémentant les règles métier demandées en Spark Scala. ∠ Monitoring des application Yarn associées aux jobs Spark développées.
∠ Structuration des données issues des fichiers de données dans une base MongoDB. ∠ Mise en place d’un algorithme généralisé de détection et d’extraction des variables et des descriptifs des projets Technip. ∠ Extraction de plus de 120 variables explicatives du poids sur les projets Technip. ∠ Développement des jobs spark implémentant des règles métiers et injection des données dans des tables externe Hive. ∠ Études statistiques sur l’importance des variables extraites ∠ Mise en place d’une application Web avec Django pour visualiser les résultats et automatiser l’extraction des données et l ‘enrichissement des données.
Scala, Python, Hadoop, Spark, Text mining, MongoDB, ElasticSearch, Django.
∠ Détection des fenêtres dans des images de bâtiments : Annotation des images et préparation des bases de données d’apprentissage, Structuration des données sous format YOLO et CSV,Etude comparative entre les différents modèles de Deep Learning SSD,R-CNN,YOLO . ∠ Extraction et Structuration des données issues des dossiers techniques des consultants : Extraction des compétences techniques, des compétences métiers, des expériences , Représenter les données textuelles sous forme matricielle (Word embedding) , Représenter les données textuelles sous forme matricielle (Word embedding)
∠ Analyse et détection des textes similaires au niveau sémantique. ∠ Mise en place d’unmoteur de recherche intelligent : prendre en compte les synonymes et un ensemble de règles métiers ∠ Analyse et classification des données textuelles via des : Random Forest, Régression Logistique, SVM , Réseaux de neurones ∠ Préprocessing (normalisation des données textuelles et vectorisation) et nettoyage des données en Python
∠ Récupération des données à travers d’un Logiciel SIG (Système d’Information géographique). ∠ Analyse exploratoires des données et mise en place d’un outil de classification des états des infrastructures : (Arbre de décision, RadomForest, Régression Logistique, SVM, Adaboost, Réseaux de neurones) ∠ Preprocessing, Analyse descriptive, Détection et traitement des données aberrantes, Paramétrage des algorithmes machine Learning et construction des réseaux de neurones. ∠ Application des différents indicateurs de performances et rédaction des rapports synthétiques
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