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Data Engineering & Business Intelligence

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Profil

Étudiant en Master Big Data & Systèmes Intelligents, je recherche un stage PFA en Data Engineering / Business

Intelligence à partir du 15 juin 2026. Compétences en pipelines de données, Machine Learning et visualisation analytique, développées sur des projets académiques concrets.

Formation

Master Big Data & Intelligent Systems · 2025 – Présent

Faculté des Sciences Dhar El Mehraz, Fès

Licence en Mathématiques et Informatique · 2021 – 2024

Faculté des Sciences Dhar El Mehraz, Fès

Compétences Techniques

Business Intelligence : Power BI (DAX, Power Query, dashboards, KPIs), modélisation dimensionnelle Star/Snowflake, reporting analytique.

Data Engineering : Apache Kafka, Cassandra, Hadoop, MapReduce, Spark/PySpark (notions), Docker, Git/GitHub, Azure (notions).

Data Science & IA : ML (classification, régression, clustering, PCA), Deep Learning, OCR, Web Scraping (BeautifulSoup, Selenium), NLTK, scikit-learn, pandas, NumPy, matplotlib.

Bases de Données : MySQL, PostgreSQL, SQL Server, NoSQL (Cassandra, MongoDB).

Programmation : Python, SQL, Java, C, HTML/CSS. IoT & Embarqué : ESP32-CAM, Edge Impulse, MQTT, Arduino IDE, ThingSpeak.

Projets

Analyse des tweets en temps réel · Mai 2026

• Pipeline Big Data : ingestion via Kafka, stockage Cassandra, analyse des sentiments NLTK/VADER (positif, négatif, neutre) ; visualisation Power BI.
• Tech : Python, Kafka, Cassandra, Docker, NLTK, Power BI.

Système IoT de classification des déchets (IA embarquée) · Juin 2026

• Solution IoT end-to-end : capture ESP32-CAM, classification papier/plastique/verre via Edge Impulse on-device, transmission résultats via MQTT/Wi-Fi.
• Tech : ESP32-CAM, Edge Impulse, Arduino IDE, MQTT, ThingSpeak.

Air Quality Prediction in Moroccan Cities · Mars 2026

• Collecte AQI/PM2.5 via Web Scraping et API ; modélisation (régression & classification) ; exploration du Federated Learning par partition ville.
• Tech : Python, pandas, scikit-learn, matplotlib, OpenWeatherMap API.

Clustering des patients : profils de risque · Fév. 2026

• Segmentation non supervisée : K-Means (méthode du coude), réduction de dimension PCA, visualisation des profils de risque biométriques.
• Tech : Python, pandas, scikit-learn, matplotlib.

Soft Skills & Langues

Soft Skills : Esprit analytique et rigueur, travail en équipe, autonomie, apprentissage rapide, veille technologique.

Langues : Arabe (Natif) | Français (Courant) | Anglais (Intermédiaire)

Centres d’intérêt : Big Data, Business Intelligence, IoT, Cloud Computing, Open Source, Kaggle.