Dhouibi Fedy EXPÉRIENCES Lead Data Lead Data-Scientist Scientist HumanSyS (client KPMG) - Projet 1:Etablir un modèle de prévision des prix immobilers français déterminé par localisation géographique (OpenData issu du ministère de l'économie et des Õnances)
-Frameworks:Package SSIS,Python-Dask:calcul distribué,Python-statsmodels (modèles des prévision des séries temporelles),LSTM (algorithme d'apprentissage profond de type RNN dans Keras-TensorFlow),PowerBI (Reporting)
30 ans - Permis de conduire Projet 2:Analyse de risque de défaillance des entreprises par un modèle de scoring à partir des bilans comptables et Õnanciers puis faire un pont de streaming en temps quasi-
Machine-Learning réel pour les prévisions (Source données INPI,ratios Base Diane) Deep-Learning -Frameworks: Package SSIS,Apache Spark (Api-Streaming,Api-ML (régression Intelligence ArtiÕcielle logistique)),Apache Kafka (Streaming)
* +216 50 96 98 90 Projet 1:Création d'un compteur d'entrée boutiques en se basant sur la détection et la
* Fedy Dhouibi reconnaissance faciale en temps réel à partir des Öux videos des caméras
PRÉSENTATION -Détection faciale via Microsoft cognitive services-Face SDK -Détection des visages en temps réel à partir des Öux vidéo via Je suis un data-scientist avec +3 OpenCV 3.X,Dllib et ImageNet années d'expérience dans des -Ecriture sur une base des données en temps réel projets réels et courants -RectiÕer les fausses vrais visages captées par un modèle trainé sur Caàee permettant la construction -Stockage des images sous forme numérique via une base No-SQL en temps réel des modèles qui -Création d'une interface graphique via Tkinter correspondent au mieux au -Compiler l'algorithme sur un executable windows x86/64 bits problème qualiÕé. -Création une base de reconnaissance faciale Passionné par le développement de nouveaux -Frameworks:OpenCV,Scikit-Learn,Pillow,Keras,TensorÖow,cx_Freeze, MSS produits innovants autour de 2014,Cassandra,Microsoft cognitive services,Azure ML,Tkinter. l'Intelligence ArtiÕcielle et Machine-Deep Learning . Projet 2:ClassiÕcation du comportement d'achat par établissement des clients Cegid à partir des caractéristiques produits
-Extraction des caractéristiques pertinents des clients Cegid inÖuant sur le chiàre d'aàaire et la quantitée de vente par des modèles de prédiction supervisée. -Extraction des caractéristiques Météo des établissements des clients Cegid à partir des Api Météo en fonction des séries chronologiques. -Extraction des actualitées (News) inÖuants sur le comportement d'achat à a partir des Api News et les gérer par des analyses textuelles (Text Mining) -ClassiÕcation automatique non supervisée de comportment d'achat par établissement par des algorithmes de Deep-Learning (SOM) -Création d'une interface Front-Web via Flask -Mise en place d'une architecture Big-Data par la distribution Cloudera sur un cluster multi-nœuds et Sur Cloud par Microsoft Azure HDInsight et Azure Datalake analytics
-Frameworks:Spark(2.4.0 PySpark),Hadoop(2.9.1),HBase (1.4),Scrappy(Python),NLTK(python),TensorÖow,Microsoft Azure HDInsights,Microsoft DataLake Analytics (u-sql),Mssql server (2014),Flask
Bureaux des Formations continuesJuly 2016 - July 2016
Missions:
Etude quantitative de la propagation de la crise Grecque sur l'UnionEuropéen par un modèle Spatio-temporelle SDM-Econométrie spatiale)
-Frameworks:R (bib spl,splm ) ,R Shiny
Etude d'eàet de médiation et de modération sur le comportement des dividendes par un modèle structurel
-Frameworks: IBM Spss Statistics, XLSTAT,SMART-PLS
Segmentation des attaques des réseaux internet selon le dégré de danger,puis passer au prédiction supervisée par 3 modèles ,svm,knn et réseaux des neurones profond ainsi de détecter le modèle le plus performant
Création des masques de saisie sous CSPro Etude enquêtes de satisfaction client sous (SAS,R,...) Etude enquêtes d'opinions (SAS,R,...) Appurement des données sous SAS,R(SAS,R,...) Dépouillement des résultats sous forme des tableaux de boards Frameworks:SAS 9.x,CSPro,R
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