Data Scientist, depuis 2 ans passionné de Machine Learning et Deep Learning. Je développe en Python et utilise différentes librairies (Tensorflow avec keras, Pandas, Plotly pour la visualisation, ….), J'aime travailler sur des problèmes complexes et mettre e, production des solutions innovantes.
J'ai travaillé sur de nombreux sujets autour de la data et j’ai des expériences professionnelles en :
• Traitement d’image : Projet de traitement des documents d’identité.
- Documents très diverses (...
Data Scientist, depuis 2 ans passionné de Machine Learning et Deep Learning. Je développe en Python et utilise différentes librairies (Tensorflow avec keras, Pandas, Plotly pour la visualisation, ….), J'aime travailler sur des problèmes complexes et mettre e, production des solutions innovantes.
J'ai travaillé sur de nombreux sujets autour de la data et j’ai des expériences professionnelles en :
• Traitement d’image : Projet de traitement des documents d’identité.
- Documents très diverses (orientation, qualité, format).
- Uniformisation et Classification des documents.
- Extraction des données textuelle contenu dans les images et les documents.
• Traitement d’image : Projet fournisseur des photos des fiches produits.
- Automatisation de traitement des documents et images.
- Uniformisation des structures de documents.
Techno : Python, Librairies utilisées : Pillow, tesseract, opencv.
• Traitement des mails :
- Récupération et informations brut des mails.
- Traitement des informations brut pour extraire les intentions et entités des mails (à
l’aide de NLP).
- Informations détéctées qui sont classifiées en un rendu exploitable pour une
utilisations métiers (flow RPA) et des prises des décisions.
Techno : NLP (segmentation, tokenisation, lemmatisation), validation par distance et théorie des graphes.
• Analyses des Crypto-monnaies :
- Analyses des séries temporelles en utilisant machines learning et deep learning.
- Développement des modèles prédictifs, création d’un outils d’aide au trading grâce à
des techniques de machines learning appliqués à des données financières.
Techno : Tensorflow, Keras, Sklearn, Seaborn, Matplotlib et LSTM.
