Portfolio

Projets réalisés

Une sélection de missions représentatives, traitées avec le plus haut niveau de confidentialité.

Projets en vedette

Data Science & Machine Learning · 2025

Prévision des ventes — Réseau de 45 magasins retail

Retail

Pipeline complet de prévision des ventes hebdomadaires pour 45 magasins sur 52 semaines. Feature engineering avancé, benchmark de modèles, prévision récursive et dashboard Power BI interactif.

Python Machine Learning Time Series Power BI
Projet portfolio (données publiques Kaggle) Voir le projet →
Data Science & Finance de marché · 2025

Analyse boursière à grande échelle — Top 500 entreprises

Finance

Pipeline d'analyse end-to-end sur 603 000 observations boursières quotidiennes couvrant 491 entreprises sur 5 ans. Nettoyage, indicateurs de marché, prédiction, simulation de portefeuille (×5,9 vs ×1,07 passif) et détection de 5 929 anomalies.

Python Finance quantitative Machine Learning Backtesting
Projet portfolio (données publiques Yahoo Finance) Voir le projet →
Data Science & Crédit · 2025

Scoring crédit — Prédiction d'octroi de prêts bancaires

Banque

Modèle de scoring crédit sur 4 894 dossiers clients : exploration des profils, identification des facteurs clés (revenu, épargne, foyer) et comparaison de 5 méthodes prédictives. Modèle retenu : 98,6 % des emprunteurs détectés, entièrement explicable.

Python Machine Learning Scoring crédit Scikit-learn
Projet portfolio (données bancaires fictives) Voir le projet →
Data Science & Business Analytics · 2025

E-commerce Analytics — 1 million de commandes

E-commerce

Analyse complète de 1 000 000 commandes sur 24 mois : scoring produits composite, tendances mensuelles avec creux de février détecté, segmentation des retours (11,6 %) et retards (29,5 %), performance vendeurs et modèles prédictifs baseline. 29 livrables analytiques générés automatiquement.

Python Pandas Business Analytics Scikit-learn
Projet portfolio (données publiques Kaggle) Voir le projet →
Data Science & Finance de marché · 2025

Prix spot de l'électricité — Prévision probabiliste sur 5 zones européennes

Énergie

Pipeline end-to-end de prévision des prix d'électricité (DE, FR, UK, ES, IT) à trois horizons : J+1, J+7 et J+60. Données Kaggle, méthodologie production-ready : conformal prediction (couverture 90 % atteinte), 29 539 prévisions avec bandes P10–P90 et 1 550 alertes prix extrêmes.

Python Séries temporelles Conformal Prediction Marchés de l'énergie
Projet portfolio (données simulées Kaggle) Voir le projet →

Autres missions

Les missions présentées ici sont anonymisées ou partiellement décrites pour respecter la confidentialité des clients. Le détail complet des livrables et méthodologies est disponible sur demande lors d'un échange.

Démarrer une mission

Prêt à transformer vos données en décisions ?

Décrivez votre besoin, et je vous réponds sous 48h avec une première analyse de votre problématique et une proposition adaptée.

Réponse sous 48h