Brenda TONLEU

Support en data sur l’audit de la chaîne de production des avions A320 : Analyse de l’impact des différentes phases d’assemblage sur la livraison finale. - Collecte, consolidation et préparation des données issues des chaînes de production - Modélisation et calculs de statistiques descriptives et exploratoires sur les délais, statuts et séquences de production - Identification d’étapes critiques et non essentielles influençant la performance globale - Visualisations interactives des incohérences et des informations clés - Mise en place d’une matrice de tests - Présentation claire des tests effectués (tableaux, diagrammes,…) Outils utilisées : QlikSense, QlikView, PowerBI, Jupyter, Skywise, Google Suite, Excel, Confluence Langages utilisés : SQL, Python (PySpark, Scikit-learn, TensorFlow), QlikScript

Statistiques de données cliniques d’appendicectomie et de patients atteints de rachitisme : -- Nettoyage et préparation des données -- Réalisation d’analyses descriptives (profils socio-démographiques, fréquences des complications,...), comparatives (différences entre groupes de patients,...), et de tendances (évolution de la calcémie, suivi des traitements et techniques chirurgicales,...) -- Mise en place de reportings interactifs adaptés aux besoins métier Outils et langages utilisées : PowerBI, Excel, Google Colab, Git, Python (Pandas, Scikit-learn)

Migration de la gestion des non conformités ldes avions A330 d’Excel vers Skywise et développement d’outils de visualisation, de classification automatique et de prédiction de coûts des non conformités liés aux avions A330. - Recueil et analyse des besoins métiers liées aux non-conformités des avions A330 - Collecte et transformation de données avec SQL, PySpark et Spark - Conception et développement de tableaux de bord (Qlik, Looker et PowerBI) et d’applications JavaScript pour visualiser et catégoriser les données - Support data et maintien de tableaux de bords et KPIs - Développement de solutions en traitement de langage naturel (NLP) et en Machine Learning - Documentation et rédaction de guides utilisateurs et développeurs Outils utilisés: Qlik Sense, Qlik view, Looker studio, Skywise, Power BI, Confluence Technologies utilisées: SQL, JavaScript, Qlik Script, Python (Pyspark, Scikit Learn, Numpy, Pandas, TensorFlow) Thèmes abordés: Spécification des besoins, Analyse de données, Extract-Transform-Load, Visualisation de données, Gestion de bases de données, Classification de texte, NLP, Machine Learning

- Description: Approximer la solution d’un problème d’optimisation combinatoire en se basant uniquement sur les contraintes définies et sur l’interaction avec l’utilisateur afin de générer un ensemble de solutions orientés préférences de l'utilisateur. - Thèmes abordés: Recherche opérationnelle, Active learning - Outils utilisés: Jupyter Notebook, GitHub, Solver Cplex - Technologies utilisées: Docplex, Python (Numpy, Scikit-learn, MatPlotLib, Tensorflow)

Description: - Développement du front-end du service de nomenclature pour la gestion des données bancaires - Migration de la librairie d’intégration de Angular 8 vers Angular 13 - Structuration, intégration et gestion des données de nomenclature Thèmes abordés: Développement web, intégration de données Outils utilisés : Visual Studio Code, Git Technologies utilisées: Angular, Node.js, JavaScript, HTML, CSS, Json

- Description: Développement de scripts SQL et paramétrage du framework MDAL pour la configuration des calculs de taxes de la mairie de Brazzaville. -Outils utilisés: MySQLServer, Excel, MDAL, Selenium - Technologies utilisées: SQL