
Cédric LECOGNE
Data Scientist
Salaire / Taux journalier
Paris, France
Mobilité : Île-de-France
CDI
Peut venir sur site
Expertises
À propos
Introduction
Je suis un Data Scientist rigoureux, axé sur la qualité des résultats, avec d'excellentes capacités de communication. Je maîtrise Python, Flask, le pack Office, VBA, et Git ainsi que les bibliothèques pandas, scikit-learn, nltk, tensorflow et keras entre autres. Je suis actuellement à la recherche d'un poste d'alternant Data Scientist pour avoir une expérience professionnelle N'hésitez pas à me contacter pour plus d'informations Cédric Lecogne [email protected] 06.81.17.28.19
Expérience de travail
Chargé d’Etudes économie, statistiques et transport
Comité des Constructeurs Français d'Automobiles (CCFA)
janv. 2016 - mai 2018
2 ans 5 mois
Paris, France
• Domaine : Suivi de la conjoncture, appui statistique à des fins de lobbying, modélisations • Maîtrise d’ouvrage Suivi d’indicateurs de conjoncture : immatriculations, INSEE (IPC, IPP, IPI, …), Eurostat, Banque de France, données émanantes des adhérents,… Utilisation du panel Parcauto de TNS-Sofres, du TRM, et d’autres enquêtes disponibles, sous SAS, afin d’apporter un appui chiffré à des « position papers » Estimation du parc automobile français, mondial, des émissions de CO2 ; calcul du Bonus/Malus, de la production des constructeurs français sous Python Participation à la rédaction de la brochure annuelle du syndicat, et de celle du CNPA Participation active à diverses réunions (syndicats « partenaires », institut de recherche, institut d'études économiques, réunions au sein de ministère, …) Automatisation de la récolte de données et de leurs visualisations (VBA)
Consultant Media
Data2Decisions
janv. 2015 - juil. 2015
7 mois
paris la defense
• Domaine : Modélisations économétriques mesurant l'impact de l'ensemble des éléments du mix-marketing • Maîtrise d’ouvrage o Travaux statistiques et économétriques : Organisation de données multi-sources (panels ACNIELSEN et IRI) Modélisation des ventes de produits sous Excel Interprétation des résultats, analyse des facteurs de croissance, calcul des ROIs par campagne par media o Présentation des résultats aux clients
Business Science Lead / économètre
MediaCom
janv. 2014 - oct. 2014
10 mois
7620 Paris, Danemark
• Domaine : Analyse de l’impact des médias/promotions et du Purchase funnel • Maîtrise d’ouvrage o Travaux statistiques et économétriques : Organisation des données provenant de sources diverses, séries temporelles Modélisation des ventes de produits Eviews, VBA Analyse des différents leviers de vente, calcul des ROIs, optimisation du calendrier média, création d’outils prédictifs Extraction de données web Google Analytics, Omniture Etude de corrélations à partir des KPIs digitaux des sites internet d’un constructeur automobile o Présentation des résultats aux clients o Formation de plusieurs semaines à Londres par le Global o Rédaction d’articles pour la newsletter du département Stratégie
Chargé d'études en économie alimentaire
INRA
janv. 2008 - janv. 2013
5 ans 1 mois
• Domaine : Analyse de la demande alimentaire en France, lien consommateur/acteur des filières viandes lors de crises sanitaires • Maîtrise d’ouvrage o Travaux statistiques et économétriques (SAS, Stata) : Création de pseudo-cohortes Estimation d’un modèle de demande sur données en coupe (Budget de Familles, INSEE, 2006) et sur données de panel de 1996 à 2006 (Kantar) Méthodes d’estimation (3SLS, LSDV), Gestion de la censure par des modèles de type Heckman Estimation de la qualité alimentaire, Création d’indices de prix et cartographie, Simulations de politiques de subvention Réalisation de statistiques descriptives, Utilisation des techniques d’analyse multidimensionnelle à partir d’une enquête d’opinion o Présentation des différents résultats obtenus lors de colloques Séminaires internes « La consommation alimentaire : des inégalités mais qui se réduisent. », dans Cinquante ans de consommation en France, Caillavet, Lecogne et Nichèle, Insee référence, Paris, 2008 « Is subsidy policy of fruits and vegetables beneficial to the most underprivileged populations? », EAAE Workshop, Giessen, 2009 « Quantity and quality in food: What about inequalities ? », Actes de conférence, 5èmes journées de recherches en sciences sociales, 2011 o Cours donné à l’INA-PG dans le cadre d’une intervention des experts de l’INRA o Gestion d’un budget de recherches
stagiaire
CIRAD
janv. 2006 - janv. 2006
1 mois
Formation
OpenClassrooms
Data Scientist Ingénieur Machine Learning, Data science
2021 - 2021
11 mois
o Segmenter les clients d'un site de e-commerce : pandas, scikit-learn, ACP, t-SNE, Kmeans, DBScan : comparaison avec la RFM o Prédiction du prix des maisons à Ames, IOWA ( compétition Kaggle): ridge, lasso, Random Forest, XGboost, Catboost o Catégoriser automatiquement des questions à partir du site Stackoverflow : NLTK, Spacy, scikit-learn, LDA, NMF, t-SNE, MLP o Classer des images à l'aide d'algorithmes de Deep Learning (CNN, VGG) : Keras o Adaptation d’un débruiteur de vidéos (FastDVDnet) au bruit speckle : Pytorch, CUDA
University of Paris I: Panthéon-Sorbonne
Master 2, économie du développement
2007 - 2008
1 an 1 mois
Résultat : mention bien
Université Paris-Sorbonne
Maitrîse, histoire contemporaine
2005 - 2005
1 mois
Résultat : mention bien
Activités et associations : Recherches à la bibliothèque de la documentation française. Livres et archives
mémoire : Les intérêts agricoles européens face aux intérêts américains au sein de l'Uruguay round
IUT informatique Paris XII fontainebleau
DUT, Informatique de gestion
2000 - 2002
2 ans 1 mois
Activités et associations : création d'un site de demande d'aide financière pour l'université Paris XII membre actif du BDE
programmation (C,C++,Java, PERL, Assembleur,PHP, Javascript) réseaux (TCP/IP) Base de Données (SQL, Oracle,...)
Licences et certifications
Réalisez un dashboard avec Tableau
Délivré le : janv. 2022
Analysez des données pour prendre des décisions de design
Délivré le : janv. 2022
Maîtrisez les bases de données NoSQL
Délivré le : janv. 2022
Analysez et modélisez des séries temporelles
Délivré le : janv. 2022
Découvrez le cloud avec Amazon Web Services
Délivré le : déc. 2021
Réalisez des calculs distribués sur des données massives
Délivré le : nov. 2021
Gérez du code avec Git et GitHub
Délivré le : nov. 2021
Classez et segmentez des données visuelles
Délivré le : sept. 2021
Initiez-vous au Deep Learning
Délivré le : sept. 2021
Analysez vos données textuelles
Délivré le : juil. 2021
Explorez vos données avec des algorithmes non supervisés
Délivré le : juin 2021
Modélisez vos données avec les méthodes ensemblistes
Délivré le : mai 2021
Initiez-vous au Machine Learning
Délivré le : avr. 2021
Evaluez les performances d'un modele de machine learning
Délivré le : avr. 2021
Entraînez un modèle prédictif linéaire
Délivré le : avr. 2021
Utilisez des modèles supervisés non linéaires
Délivré le : avr. 2021
Décrivez et nettoyez votre jeu de données
Délivré le : mars 2021
Réalisez une analyse exploratoire de données
Délivré le : mars 2021
Apprenez à programmer en Python
Délivré le : oct. 2020