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Data Analyst–Niveau Cadre
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FORMATION
MASTER EN BIG DATA ET CLOUD
COMPUTING
2021-2023
FSAC
LICENCE EN MATHÉMATIQUES
ET INFORMATIQUE AVEC UNE
OPTION BASE DE DONNÉES,
2018-2021
FSAC
BAC EN PHYSIQUE ET CHIMIE
2017-2018
JABER BNO HAYANE
COMPÉTENCES
POWER Bi
EXCEL
SQL
MYSQL
PYTHON
WEB SCRAPING
GIT, GITHUB
POSTMAN
MONGODB
LANGUES
Arabe
Français
Anglais
PROFIL
Data Analyst polyvalent, je possède une expérience significative dans l’analyse statistique, la modélisation de données et la création de tableaux de bord interactifs, permettant de transformer des données complexes en informations stratégiques pour l’aide à la décision.
EXPÉRIENCES
PROFESSIONNELLES
Data Analyst – Niveau Cadre - AFMA
2024 - Aujourd’hui
Conceptionetdéveloppement de tableaux de bord interactifs via Power
BI pour optimiser la prise de décision.
Contrôle hebdomadaire des données pour les clients VIP, en vérifiant les écarts entre les déclarations de salaires internes et celles des compagnies partenaires.
Gestion de l’intégration et de la mise à jour des bases de données afin d’assurer la fiabilité des informations.
Production de rapports d’activité stratégiques pour appuyer la prise de décision.
Analyse des problématiques spécifiques des clients et proposition de solutions adaptées.
Soutien aux équipes internes dans le traitement et l’exploitation des données.
Formation des agents et suivi des améliorations pour garantir la qualité et l’efficacité des processus.
DATA SCIENTIST/DATA ENGINEER - HIIT CONSULTING
2023 - 2024
Participation à divers projets liés au secteur de l'immobilier:
Collecte de données à partir de sites immobiliers au Maroc et en France en utilisant la technologie de web scraping.
Automatisation des scripts de scraping de données en utilisant la bibliothèque APS Scheduler.
Analyse approfondie des données collectées.
Traitement et préparation des données pour une utilisation dans des modèles d'analyse.
STAGE PFE (DATA SCIENTIST) - HIIT CONSULTING
Février - juillet 2023
Contribuer à la création d'un outil d'analyse concurrentielle dans le secteur de l'immobilier au Maroc par :
Collecte de données
-Scraping des données (depuis les sites immobiliers au Maroc).
-Structuration des données.
-Gestion et stockage des larges données.
Traitement de données
-Nettoyage des données.
-Création des modèles.
-Évaluation des modèles.
Présentation
-Présentation graphique.
Technologies et outils utilisés web scraping, Python, MongoDB, pandas, scikit-learn, Matplotlib, Plotly, Postman, Git.
