Réda B À partir de 

Réda B

Data Scientist

Paris , France
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Presentation of Réda

Data Scientist professionnel depuis 2 ans, j'ai travaillé sur divers projets de machine-learning dont : -Développement d'algorithmes permettant d’orienter une prise de décision (Commerciale, Financière) : Scoring commercial (Appétence à la souscription d’un produit commercial), Identification des investissements les plus intéressants (Gestion de portefeuille) -Mise au point d’un agent gestionnaire de portefeuille en utilisant le Deep Learning : Prise de décisions financières (gestion de portefeuille) de manière autonome. -Élaboration de modèles de scoring de produit assurantiel (Ciblage des clients les plus appétents à la souscription d’un produit assurantiel) Compétences : - Programmation : Python, R, C++, Scala - Gestion de données : SQL : MySQL, HSQLDB, Vertica - Déploiement et versionning : Git (Gitlab, Github) - Machine learning : Sckit-learn, Statsmodels, Pandas, Numpy - Deep Learning : Keras, Tensorflow - NLP : NLTK - Big Data : Spark (PySpark) - Data analytics et dashboarding : Power BI, Matplotlib - Cloud : AWS - Scrapping de données : Scrapy, Beautifulsoup, Selenium

Professions & skills
Professions
Data scientist Junior
Skills
Python R C++ Scala SQL Vertica MySQL HSQLDB GitLab GitHub Power BI Matplotlib Numpy Pandas Scikit-Learn Statsmodels Verticapy Keras Tensorflow NLTK Textblob Spark AWS Data scraping Scrapy Beautifulsoup Selenium Banque Finance Assurance
Software
JupyterLab Expert
Suite office Expert
PyCharm Confirmed
Languages
français Bilingual or native
anglais Bilingual or native
Experience in the sectors
Banque & Assurance Activités financières et d'assurance Assurance
Work experience
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Training
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Creations
Reinforcement-learning-real-world-example.png
Prototype d'agent gestionnaire de portefeuille financiers (Autonome) En utilisant le Deep Learning (Keras/Tensorflow) et le Reinforcement Learning (GYM) : Création d'un agent prenant des décisions financières (pondération de titres financiers) de manière autonome (Identification des investissement les plus rentables).Résultat : Une IA permettant de guider au mieux les investissements (intraday) de l'entreprise.
Data.PNG
Modèle de Scoring d'appétence de souscription à un produit assurantiel multi-risques (Invalidité, perte d'emploi, etc ) From scratch : Récupération du périmètre et mise en place des filtres conséquents fournis par le cahier des charges, calibration (train/test) et élaboration du modèle (Light Gradient Boosting Machine), optmisation des hyperparamètres (Optuna), mesures et résultats des métriques du modèles, features selectionRésultats : Un modèle permettant de repérer les clients à hauts potentiels (Scoring d'appétence) de souscription au produit assurantiel en question
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