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Data Analyst

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À propos de moi

Data Analyst Bac+5 spécialisée en analyse de données. Expérience sur des bases volumineuses, l’optimisation SQL, l’automatisation de traitements (Python/R) et le développement de modèles prédictifs déployés en environnement opérationnel. Capacité à transformer des données complexes en indicateurs utiles à la décision.

EXPÉRIENCES PROFESSIONNELLES

Data Analyst (Alternance), Observatoire régional des soins non programmés, Paris · 10/2024 – 09/2025

• Collecte, intégration et fiabilisation de données issues de sources multiples (entrepôts, bases internes, fichiers métiers), représentant plus de 4 millions d’enregistrements.
• Conception et optimisation de requêtes SQL pour appariement, transformation et extraction de données, avec amélioration de la vitesse d’exécution et de la fiabilité des résultats.
• Automatisation des traitements statistiques assurant traçabilité, reproductibilité et robustesse des analyses.
• Développement et optimisation de modèles de Machine Learning pour la prédiction d’hospitalisation (précision ≥ 90%).
• Mise en production du modèle afin d’anticiper les hospitalisations et d’optimiser la planification des ressources.
• Conception de tableaux de bord Power BI pour le suivi des flux, l’analyse des performances et la visualisation des KPIs.

Technologies : Python, R, SQL, Power BI, Microsoft Fabric.

Chargée de travaux dirigés (CDD), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, Paris · 01/2025 – 05/2025

• Enseignement des bases de l’économétrie et encadrement des étudiants dans leurs projets sous R.

Data Analyst ( Stage ), Société Nationale des Chemins de fer Français, Rennes · 04/2024 – 08/2024

• Analyse des habitudes de déplacement et intégration de multiples sources de données pour estimer l’occupation des trains.
• Élaboration de dashboards interactifs pour le suivi de l’occupation et des indicateurs clés, avec automatisation des mises à jour réduisant d’environ 80% le temps de production.

Technologies : SQL (Snowflake), Power BI, Excel, Microsoft Fabric.

DIPLÔMES ET FORMATIONS

Master 2 – Traitement de l’information et Data Science en entreprise · 09/2024 – 10/2025

Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, Mention bien

Master 1 – Statistique, Université de Strasbourg, Majeure de la promotion · 09/2023 – 08/2024

COMPÉTENCES TECHNIQUES

Langages de programmation et outils de reporting : R, R Markdown, R Shiny, Python, SAS, Power BI.

Bases de données : SQL (Oracle, PostgreSQL, MySQL).

Statistiques et modélisation : Traitement et analyse des données, analyses descriptives et multivariées ( AFC, ACP, ACM ), méthodes de sondage et d’échantillonnage, analyses de séries temporelles, tests statistiques, classification, segmentation, Analyse de survie.

Intelligence Artificielle : Apprentissage supervisé ; apprentissage non supervisé ; apprentissage par renforcement ;

sélection de variables ; évaluation et validation des modèles ; NLP ; notions sur les modèles de langage (LLM).

Soft skills : Rigueur et curiosité scientifique, capacité d’analyse et de synthèse, communication et restitution des résultats, organisation, autonomie, travail en équipe.

CERTIFICATIONS

Harvard University : Data Science : Building Machine Learning Models ; Introduction to Artificial Intelligence with Python

Oracle : Oracle SQL Certified Associate (1Z0-071)

Microsoft : Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) ; Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300, en cours)

COMPÉTENCES LINGUISTIQUES

Français — Courant, · Anglais — B2