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Data Analyst

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LANGUES

• ARABE :
• ANGLAIS :
• FRANÇAIS :

CERTIFICATIONS

• (En cours) : Power BI Data Analyst

Certificate by Microsoft

• (En cours) : Scrum Master Certification

LearnQuest - Coursera

• 11-2023 : SAS Programmer Certificate by

SAS through Coursera

• 11-2021 : Deep Learning Specialization

([lien])

• 05-2021 : Git & GitHub Google Career

Certificates (Coursera)

• 10-2020: · Machine · Learning

Specialization : · Stanford University

(Coursera)

• 05-2020 : Python Data Structures :

Université de Michigan (Coursera)

• 03-2020: Excel/VBA for creative

Problem Solving: Université de Colorado

Boulder (Coursera)

ACTIVITES PARASCOLAIRES

• Responsable Communication à l’association

RO (INSEA)

• Comité organisateur des olympiades INSEA

2018-2019

Centre d’intérêts

• Sport
• Lecture
• Volontariat (Membre de l’association Tiwizi

Asni)

EXPERIENCES & STAGES

Janvier 2022 – Aujourd’hui : Senior Risk Manager / Data Analyst

Conception et Insertion opérationnelle des modèles de Notation/Scoring :

• Conception et suivi (backtesting) des modèles de notation/scoring internes
• Implémentation des modèles de notation/Scoring sous StrategyOne – Monitoring post production (SAS, StrategyOne)
• Élaboration & automatisation des reportings périodiques (SAS, QlikView/Power BI)
• Fiabilisation et structuration des bases de données utilisées pour les travaux de modélisation et reportings (VBA-Excel)
• Gestion de la mise en place du modèle de notation de la TPE (Méthode AGILE)
• Mise en place du Layer risque management au niveau de Datalake AWB (Hive, Impala)

03/2021 - 09/2021 Stage PFE : Maîtrise de la qualité de l’acide phosphorique standard du groupe

OCP (via l’approche DMAIC)

• Nettoyage des bases données des 4 dernières années (2017-2021)
• Elaboration des modèles analytiques à l’aide des outils du Machine Learning (Régression linéaire, les réseaux de neurones, XGBoost, SVM et RF)
• Amélioration des performances des modèles avec les algorithmes génétiques.

07/2020 - 09/2020 Stage d’application : Optimisation de la masse et du centrage du centre de gravité des avions lors du chargement (fret aérien)

• Modélisation du problème sous forme linéaire
• Résolution à l’aide du solveur ‘GLOP’ de la bibliothèque open source OR-tools, créée par Google.

Objectif : Optimisation du fuel consommé et garantir la stabilité du vol.

FORMATION

• 2018-2021 : Ingénieur en Recherche Opérationnelle et Aide à la Décision : Institut National de Statistique et d’Economie Appliquée – INSEA, Rabat
• 2015-2018 : Licence fondamentale :

Faculté des Sciences Semlalia Marrakech (Option : Electronique)

• 2014-2015 : Baccalauréat sciences physiques (Mention Bien) Lycée Grand Atlas Asni, Marrakech

COMPETENCES

• Programmation: SAS, Hive/Impala, SQL, Excel/VBA, Python, Matlab, Scilab, AMPL, SPSS.
• Bibliothèques Python: NumPy, Pandas, SciPy, Seaborn, Scikit learn, Matplotlib.
• Statistique : Analyse de données, Séries chronologiques, Calculs stochastiques, Analyse de la variance, Statistique inférentielle.
• RO et Modélisation : Programmation Linéaire/ non-Linéaire / Dynamique, Gestion des stocks et de la production, Supply chain.
• Version Control: Git (Github & GitLab)

PROJETS PERSONNELS

• 09-2021 : Reconnaissance et vérification faciale (Python) :
• Utilisation d’un model pré-entraîné pour la reconnaissance faciale
• Implémentation d’un modèle des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
• 07-2021 : Détection d’objet (Python, CNN) :
• Détection et classification des objets dans une image (80 classes possibles)
• L’algorithme utilisé : YOLO (You Only Look Once).
• 11-2020 : Prédiction des prix des voitures (Python) :
• Nettoyage des données et implémentation de l’algorithme des k plus proche voisins (k-NN)
• 08-2020 : Systèmes de recommandation (octave/Matlab) :
• Recommandation des films en se basant sur les préférences des utilisateurs (Collaborative Filtering) ou bien le type du film (Content based Filtering)
• Utilisation des algorithmes machine Learning : SVMs, k-NN.
• 01-2020 : Convertisseur de devises (Excel/VBA) :
• Formulaire qui fait la conversion de devises dans une date donnée
• Données d’entrée : devise départ, nouvelle devise et la date souhaitée.