Profil de Chiheb N

Chiheb N France Data engineer Consultant de l’ESN
Tarif
430.00€ /j
Expérience
5 ans
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Disponible pour mission Disponible en Télétravail

Chiheb N en quelques mots

DEVELOPPEUR BIG DATA / DATA SCIENTIST
+ 5 années d’expérience

COMPETENCES
TECHNIQUES

Data Engineering / Environnement Big Data: Spark, SBT, Maven, Hadoop, Shell, Hive, Yarn, Scala, Python, R, Hive, SQL , Oracle, Web Scrapping ( rvest, beautifulsoup, Selenium, … ) ,MongoDB, Cloudera.
Data Science: R, Python, Scala, Pandas, Numpy, Kears, OpenCV, CSPRO, QLICK SENSE,
Data visualization: Tableau, python (Matplotlib,Pandas Visualization, Seaborn), R(ggplot, plotly, Knitr, rmarkdown, leaflet, shiny, …).
• Apprentissage supervisé : Régression linéaire, Régression Logistique, Support Vector Machine (SVM), Arbre de Décision, k Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes, Classification.
• Apprentissage non-supervisé : K-means, clustering.
• Statistiques : Analyse en composantes Principales, Analyse de données, Modélisation, DataMining, Séries temporelles, Prévisions, Prédictions, Tests et Estimations, Méthodes de sondages, TextMining.
Préparation et nettoyage des données : ETL, ELT, gestion des anomalies.
Systèmes d’exploitation : Linux, Windows.

Langages de programmation : Java, Python, R, Scala, SQL, JavaScript.
IDE : Jupiter, Spyder, Intellij, RStudio.
Web : RShiny, HTML, CSS,JavaScript.
Bureautique : Microsoft Word, Excel, PowerPoint, Access, Latex.
Gestion de projet : SCRUM,GitHub,GitLab.
Langues : Anglais confirmé (TOEIC 920)

EXPERIENCES
MARS 2019 – à ce jour : DEVELOPPEUR BIG DATA / DATA SCIENTIST- FONCIA – Paris
Mission réalisée
Contexte : Migration des données des clients FONCIA de l’Oracle vers un DataLake
Réalisation :
• Création des modèles de données.
• Préparation et nettoyage de données.
• Mise en place du paterne ELT (Extract Load Transfrom).
• Mise en place d’un DataLake pour avoir une vision 360 des données.
• Traduction des scripts JS de migration vers Hive QL/ Spark SQL.
• Développement des mappeurs de collections.
• Détections et corrections des erreurs et anomalies.
• Gestions des tickets et besoins métiers.
• Mise en place du connecteur spark-mongo pour la gestion des types natifs (ObjectID, ISODate…).
• Utilisation du SBT pour la gestion des dépendances du projet et Gitlab pour le versioning.
• Création des scripts Bash pour le déploiement du jar via spark-submit.
• Développement des patchs pour l’évolution de la data dans l’environnement de la production.
• Surveillance des jobs Spark de migration des données.
Environnement technique :
Spark, SBT, Hadoop, Shell, Hive, Yarn, Scala, Python, Hive, AWS, JavaScript, Oracle, MongoDB, Cloudera, R, Rshiny

DECEMBRE 2017 – FEVRIER 2019 : DEVELOPPEUR BIG DATA / DATA SCIENTIST- Renault – Nanterre
Mission réalisée
Contexte : Mise en place d’une architecture technique applicative BigData (DataLake)
Réalisation :
• Développement des pipelines d’ingestion de flux de données.
• Préparation et nettoyage des données.
• Mise en place du paterne ELT (Extract Load Transfrom)
• Collecte et analyse en temps réel des données.
• Création des tableaux de restitution des donnés.
• Ordonnancement des jobs Batch avec Oozie.
Environnement technique :
Spark, Hadoop, Hive, Yarn, Scala, Python, Oozie, Sqoop, Hortonworks, R, Rshiny

OCTOBRE 2016 – NOVEMBRE 2017 : DEVELOPPEUR BIG DATA / DATA SCIENTIST (MULTI PROJETS)- OpenWay – Tunisie
Mission réalisée
Contexte : Détections des visages et des émotions à partir des photos et des vidéos (Octobre 2017 Novembre)
Réalisation:
• Spécifications techniques et choix des technologies.
• Collecte des données.
• Préparation et nettoyage des données.
• Développement des modèles statistiques (Deep Learning).
• Analyse de données.
• Tests et estimations.

Environnement technique :
Python, Kears, OpenCV, Pandas, Numpy.

Contexte : Analyses sentimentales sur les réseaux sociaux. (Aout 2017 – Septembre 2017)
Réalisation:
• Spécifications techniques et choix des technologies.
• Collecte des données (Web Scrapping).
• Préparation et nettoyage des données.
• Développement des modèles statistiques (Deep Learning).
• Analyse de données.
• Tests et estimations.

Environnement technique :
Python, Selenium, Pandas, Numpy.

Contexte : Elaboration d’une application de visualisation de la variation du commerce extérieur de la Tunisie. (Mai 2017 – Juillet 2017)
Réalisation:
• Spécifications techniques et choix des technologies.
• Planning et conception.
• Collecte des données (Web Scrapping).
• Visualisation des graphiques.
• Analyses statistiques.
• Création d’un dashboard.

Environnement technique :
R(Rshiny), Python, SQL, CSS, HTML, Selenium ,BeautifulSoup, Pandas, Numpy.

Contexte : Modélisation des préférences des consommateurs en fonction des caractéristiques descriptives des produits. (Avril 2017)
Réalisation:
• Spécifications techniques et choix des technologies.
• Planning et conception.
• Préparation des données.
• Visualisation des graphiques.
• Analyses statistiques.
• Création d’un dashboard.

Environnement technique :
R (Rshiny), Python, SQL, Javascript, CSS, HTML.

Contexte : Mise en place des applications d’automatisation des techniques de Machine Learning de prévision du prix d’un bien d’occasion. (Octobre 2016 – Mars 2017)
Réalisation:
• Spécifications techniques et choix des technologies.
• Planning et conception.
• Collecte des données (Web Scrapping).
• Préparation et nettoyage de données.
• Modélisation (Machine Learning et Deep Learning).
• Tests et Estimations.
• Visualisation des graphiques.
• Analyses statistiques.
• Création d’un dashboard.

Environnement technique :
R(Rshiny), Python, SQL, CSS, HTML, Selenium ,BeautifulSoup, Pandas, Numpy.

JUIN 2016 – AOUT 2016 : Stage DATA SCIENTIST- Institut Pasteur – Tunisie
Mission réalisée
Contexte: Mise en place d’une application d’automatisation des différents types de modélisation.
Réalisation:
• Spécifications techniques et choix des technologies.
• Simulation des données.
• Création d’une application web.

Environnement technique :
R(Rshiny), Javascript, CSS, HTML.

JUIN 2015 – AOUT 2015 : Stage DATA ANALYST- TUNISIE-TELECOM – Tunisie
Mission réalisée
Contexte : Les facteurs agissant sur l’utilisation des clés 3G.
Réalisation:
• Création d’un questionnaire.
• Analyse en Composantes Principales. (ACP)
• Analyse des données.

Environnement technique :
R, CSPRO, WAMP

QUELQUES PROJETS REALISES
• Prédictions sur les élections législatives. (R et Excel):
o Création d’un questionnaire.
o Collecte, Analyse des données et Prédictions.

• Modélisation des préférences des consommateurs en fonction des caractéristiques descriptives des produits (R Shiny et Excel) :
o Nettoyage et Analyse des données.
o Développement d’une application de visualisation.
• Mise en place d’une application de gestion des données des étudiants. (JAVA et Wamp).
• Classification supervisée et non supervisée. Développement d’une fonction de classification. (R)
• Analyse multi-variée et visualisation des données (R Shiny, Qlik Sence et Wamp)

FORMATION
09/20 – 12/20

2019- 2020 Formation Google Cloud Platform

Formation officielle Hortonworks ;DEV 343 – HDP Developer : SSpark 2.x Developer. (en cours)
2013-2016 Diplôme National d’ingénieur en Statistiques et Analyse de l’il’information
Ecole Supérieure de la Statistique et de l’Analyse de l’Information -EESSAI – Tunisie
2012-2013 Certificat de passage aux écoles d’ingénieurs, Etudes préparatoires o Option Mathématiques-Physiques
Institut Préparatoire aux études d’Ingénieurs d’El Manar (IIPEIEM)Tunisie

2011-2012 Baccalauréat en Mathématiques.
Lycée Monji Slim, Tunisie

Compétence(0)

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Langues

Historiques (0)

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