Profil Professionnel Data scientist chevronné avec une solide formation en mathématiques appliquées, statistiques et programmation informatique. Expert en modélisation prédictive, machine learning et analyse de données massives. Capable de transformer des insights complexes en solutions concrètes et mesurables, avec une expérience significative dans le secteur des technologies et la santé. Expérience Professionnelle Data Scientist Auto-entrepreneur, Casablanca, Maroc | Janv. 2023 - Déc. 2023 Développé des modèles prédictifs pour optimiser le fonctionnement des ascenseurs, utilisant ACP, réseaux de neurones et XGBoost, réduisant les temps d'arrêt par une maintenance prédictive efficace. Amélioré la précision des prédictions à 85%, permettant des interventions rapides et précises sur les équipements critiques. Data Analyst / Scientist (Stage) Laboratoire de mathématiques de Versailles / Hôpital Foch, France | Avr. 2022 - Août 2022 Conçu un programme d’aide à la décision pour la Procréation Médicalement Assistée (PMA) utilisant Python et XGBoost, avec une précision des résultats atteignant 70% et une AUC de 0.77. Ingénieur R&D (Stage) Office National Des Aéroports, Maroc | Mars 2019 - Mai 2019 Créé des algorithmes pour la gestion en temps réel du trafic aérien, optimisant les séquences d'arrivée et maximisant l'utilisation de l'espace aérien, et générant des économies de temps substantielles. Formation Master en Mathématiques des Données Université Sorbonne Paris Nord, Institut Galilée, Villetaneuse, France | Sept. 2020 - Sept. 2022 Master en Méthodes Numériques et Statistiques Appliquées Université Hassan II, Faculté des sciences Ain-Chock, Casablanca, Maroc | Sept. 2017 - Juil. 2019 Licence en Mathématiques - Option Recherche Opérationnelle Université Hassan II, Casablanca, Maroc | Sept. 2014 - Juil. 2017 Compétences Techniques Langages de Programmation : Python, R, MATLAB, SQL, C, C++ Outils et Technologies : Machine Learning, Statistiques, Pack Office, LaTeX Modélisation et Analyse : ACP, Réseaux de Neurones, XGBoost, Missforest, ...