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SOFT SKILLS

Esprit d’équipe

Esprit d’Analyse

Communication

M’[nom]

Data Analyst

PROFIL

Data Analyst curieux et passionné, j’excelle dans la transformation des données en informations claires et exploitables. Grâce à mon expérience avec des outils comme Python, SQL et Power BI, je sais extraire des insights clés pour soutenir des décisions stratégiques. Capacité à accompagner les métiers

(finance, achats, ventes) dans la prise de décision basée sur la donnée.

EXPÉRIENCE

Data Analyst — Groupe Mojazine, Casablanca · Depuis janvier 2025

• Analyse et exploitation des données issues de Sage X3
• Développement de requêtes SQL pour la consolidation et le contrôle des données
• Suivi KPI : Chiffre d’affaire, dépenses, stock, encaissements, achats, livraisons
• Création de dashboards Power BI
• Collaboration avec équipes métiers

Stage Intensif Data Analyst — JobinTech / UIR · Mars 2024 – Juillet 2024

• Problem solving and algorithms
• Nettoyage et structuration des données
• Visualisation avec Power BI
• SQL Server (T-SQL)
• Web scraping (BeautifulSoup, Selenium)
• Intelligence Artificielle & Azure

FORMATION

Master - Sciences des Données et Systèmes Intelligents · 2021 – 2023

Université Mohammed Premier

Licence - Sciences Mathématiques, Informatique et Applications · 2018 – 2021

Université Ibn Zohr, Ouarzazate

Baccalauréat - Sciences Mathématiques-A · 2017 – 2018

Lycée Boumalene Dades

PROJETS

Dashboard KPI Hospitalier

Analyse des données hospitalières pour générer des indicateurs de performance clés

(KPI) et création d’une application interactive avec Streamlit pour faciliter l’accès aux données par le personnel médical

Scraping et Analyse de Sentiment

Extraction de commentaires Facebook pour analyse de sentiment, offrant un aperçu précieux des réactions et des opinions des utilisateurs

Recherche dans différents types de fichiers à l’aide d’Azure Search Services

Apprendre à utiliser Azure Cognitive Search, Azure Video Analyzer et Azure Blob

Storage pour construire un moteur de recherche

PFE Master: Reconnaissance des Émotions Facial en Temps Réel Utilisant du Deep Learning

Le système opère en temps réel pour détecter et interpréter diverses expressions faciales, notamment la joie, la tristesse, la colère, la peur, la surprise, le dégoût, la neutralité, etc.