[nom]
DATA SCIENTIST / AI / DATA ANALYST
([téléphone] · git : [lien]
in : [nom] · 27/07/2001,[information personnelle] · [e-mail]
Profil
Doctorante en intelligence artificielle spécialisée en télédétection, données satellitaires et SIG, mes travaux portent sur l’analyse et la modélisation de données géospatiales issues d’images satellites multi-capteurs. Je suis actuellement à la recherche d’une opportunité d’enseignement afin de mettre à profit mes compétences académiques, contribuer à la formation des étudiants et m’impliquer dans des activités pédagogiques et scientifiques.
Compétences
Analyse de données : Python, R, Matlab, ArcGIS, QGIS
Gestion de bases de données : SQL/PLSQL, Oracle, Hadoop, Spark, neo4j,MongoDB
Gestion de projet : UML, Gestion de projet
Data Mining : Exploration de données, clustering, association, classification
Machine Learning & Deep Learning : CNN, RNN, LSTM, U-Net, ResNet, Yolo ,Transformers
Text Mining & NLP Programmation : Analyse de texte, traitement du langage naturel
BI et Data Warehousing : SSIS, SSAS, SSMS, MDX, ETL, KPI
Visualisation de données : Power BI, Tableau, SSRS
Algorithmes de recherche : Métaheuristiques, optimisation
Développement multimédia : Computer Graphics, Traitement d’images
Cloud Computing / IoT : Arduino, Azure, Virtualisation
Programmation : Java, C/C++, Arduino, HTML/CSS/JavaScript/PHP/Node/React
Projets
Sales Dashboard – Power BI Analyse
Création d’un tableau de bord interactif permettant d’analyser les ventes, le chiffre d’affaires et les performances des produits en temps réel. Intégration de données issues de Microsoft Access et conception de rapports dynamiques pour l’aide à la décision.
Technologies utilisées : Power BI, Microsoft Access, SQL, DAX.
Analyse des émotions des tweets
Analyse en temps réel des émotions des tweets via scraping avec beautifulSoup, NLP avec TextBlob, le stockage dans MongoDB et la visualisation dynamique des tendances avec Power BI.
Technologies utilisées : beautifulsoup, MongoDB, Python, NLTK, textBlob, Power BI.
HOTracker IoT
Développement d’une dispositif IoT pour le suivi d’objets personnels. capable d’envoie des alertes en cas de perte grâce à la détection intelligente et à la connectivité entre l’application et le capteur.
Technologies utilisées : IoT, Python, ESP32,React Native, Firebase.
Applications de traitement d’image
Développement d’applications de traitement d’image incluant le prétraitement, la détection de contours, la segmentation ainsi que l’analyse des caractéristiques pour la reconnaissance ou la classification.
Technologies utilisées : Python & Matlab.
Education
Phd : Système intelligent de recommandation agricole fondé sur l’IA générative multimodale
: Vers une agriculture résiliente au changement climatique, Faculté des Sciences Dhar El
Mahraz - Fès (10/2025 à nos jours), superviseur est Monsieur Riffi Jamal.
Master : Big Data Analytics & Smart Systems, Faculté des Sciences Dhar El Mahraz - Fès
(07/2025 )
Formation : Full stack js Développer chez GomyCode - Casablanca (05/2023)
Licence : Sciences Mathématiques et Informatiques, Faculté des Sciences Ben M’Sik -
Casablanca 07/2022
Baccalauréat : Sciences Mathématiques A, 07/2019 El baroudi - Casablanca (06/2019)
Langues · Qualités · Certificats
Arabe : Native · Esprit d'équipe · D’Excel à Power BI, Coursera
Français : Courant · Adaptabilité · Introduction au Big Data avec Spark et
Anglais : Courant · Curieuse de la découverte · Hadoop, Coursera
Expérience professionnel
Mobilité de recherche – LETG-Brest, IUEM (mai-août 2026) IA & Télédétection
Doctorante en mobilité dans le cadre du programme ISblue pour la finalisation de thèse, avec rédaction de deux articles scientifiques Q1 en intelligence artificielle appliquée aux données de télédétection.
Stage – Technical File (novembre-décembre 2025) Data Analyst
Création des tableaux de bord dynamiques sous Power BI pour les données agricoles
Outils : Power BI, Mysql, QGIS.
Stage – 2M TV (septembre – novembre 2025) Data analyst / Data scientist
Gestion et analyse des données financières & développement d’une application intelligente de planification
Conception de processus ETL dans SSIS pour automatiser l’extraction et le chargement des données dans SQL Server, création de tableaux de bord dynamiques sous Power BI.
Conception et développement d’une application web innovante pour la prédiction des précipitations et de la température de 2M, intégrant une couche d’intelligence artificielle pour optimiser la répartition des journalistes et techniciens.
Outils: SSMS, SSIS, QGIS, GEE, Power BI, SQL Server, React.js, Node.js, LangChain, LLM, RAG.
Stage PFE – Université de Bretagne Occidentale (mars – juillet 2025) Data scientist
Analyse de la dynamique des zones humides côtières en Bretagne par Deep Learning sur images satellites
Collecte et prétraitement d’images satellites à l’aide de QGIS et de bibliothèques Python spécialisées (Rasterio, NumPy, Matplotlib).
Application de techniques de segmentation d’images et de classification spatiale pour identifier les changements dans les zones humides.
Entraînement de modèles de Deep Learning (CNN, U-Net,FCN-ResNet50) avec TensorFlow et PyTorch pour la détection automatique des variations de surface.
Évaluation de la performance du modèle à l’aide de métriques telles que la précision, le rappel et le F1-score,Kappa.
Outils: QGIS, TensorFlow, PyTorch, Torchvision, NumPy, Matplotlib, Rasterio, Scikit-learn.
Stage PFA – 3D Smart Factory (juillet – septembre 2024) Data scientist
Développement d’un modèle CapsNet pour la classification de la cartographie des types de sol
Étude comparative des architectures CNN et Capsule Network (CapsNet) pour la classification des types de sol.
Outils : TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, ArcGIS.
