Projet en Master 2
Modélisation d’un score de crédit pour une banque patrimoniale
En utilisant le modèle GLM nous avons évalué un modèle permettant de prédire le risque de défaut dans les trois mois à venir pour les clients dans une banque.
Le projet comprend le nettoyage des données, les méthodes statistiques permettant d’évaluer la pertinence des variables pour le modèle. L’évaluation des modèles et la robustesse des résultats.
Modélisation des températures extrêmes avec la loi d’extrémum généralisée
Nous avons modélisé les températures extrêmes de Paris et Toulouse. Par la suite nous avons donné le niveau de retour des températures extrêmes.
Nous avons conclue que la température extrême des deux villes est en hausse au cours de ces 4 dernières années.
Etude des emplacements favorables à l’installation d’un parc éolien en France métropolitain
Le but du projet est de trouver des emplacements favorable à l’installation d’un parc éolien en France.
Pour cela nous avons du estimer la vitesse du vent sur l’ensemble du territoire français. Nous avons comparé deux approches : la méthode kriging et la méthode XGBoost.
Etude économétrique sur l’impact du changement climatique sur les flux migratoire
Nous avons utilisé des modèles économétriques spatiaux pour estimer l’impact du changement climatique sur les flux migratoires internationaux.
Etude sur l’emplacement potentiel pour un magasin de vêtement dans la région provence-alpes-côte d’azur
Nous avons utiliser des modèles économétriques pour prédire la part de marché potentiel qu’un magasin potentiel. Nous étudions à l’échelle d’iris.
Prédiction de l’importance et classification des tweets
Nous disposons d'une base de données contenant 50 000 tweets sur laquelle nous avons entraîné un modèle pour classer ces tweets en fonction de leur sujet.
Projet en Master 1
Déterminants du bonheur dans la société pendant la période de COVID-19
Nous avons exploré les principaux facteurs expliquant le bonheur dans la société, en utilisant des techniques d'apprentissage automatique telles que le clustering, l'analyse en composantes principales et la régression linéaire sur un ensemble de données comprenant 63 pays avant et après la période de COVID-19.
Étude de l'impact des prêts étudiants sur le salaire en début de carrière
Nous avons mené une revue de la littérature et une recherche empirique sur l'impact des prêts étudiants sur les salaires en début de carrière aux États-Unis, en utilisant des outils économétriques. Dans l'analyse, les problèmes d'endogénéité ont été abordés.
Expériences professionnelles
Actuellement : Data scientist en alternance
GALEC, Toulouse
Préparer des analyses pour divers départements, notamment des tâches liées aux campagnes marketing, à la prévision des appels de support ou au profilage des clients.
Extraire les informations pertinentes de la base de données de Leclerc, les analyser et fournir des insights aux différents départements pour assister les différents départements dans leurs besoins opérationnels.
Mai-Juillet 2022 : Assistant de recherche en statistiques.
TSE Research Department, Toulouse
Contributed to a research project aimed at determining the best component selection procedure for the dimension reduction method ICS. Implemented a methodology involving the computation of clusters on reduced datasets and evaluation of cluster quality using metrics recommended in the literature.}
Presented and interpreted results effectively. Computations were performed using R.
May-August 2021 : ESG Analyst Intern
BM&A Paris
Analyzed the impact of ESG ratings on financial and accounting indices, including beta, stock value, and internal rate of return of European listed companies, employing econometrics, principal component analysis, and descriptive statistics for the analysis.
Utilized both Excel and R for data analysis and visualization.