Hamdi Bahloul

– Développement d'un modèle de scoring pour évaluer le niveau de risque client en fonction de ses données personnelles et les caractéristiques de son véhicule. – Segmentation des profils clients en utilisant la classification ascendante hiérarchique (CAH) et KNN. – Implémentation d'un modèle de prédiction basé sur la forêt aléatoire avec Grid Search pour l'optimisation des hyperparamètres. – Analyse et surveillance du portefeuille automobile: Extraction, nettoyage et préparation des données. – Création des dashboards pour le suivi des indicateurs clés et pour la bonne prise de décision.

– Nettoyage des données, réduction dimensionnelle via PCA, modélisation avec plusieurs algorithmes (régression logistique, Random Forest, SVM, KNN) et création d'un tableau de bord interactif pour la visualisation et la prédiction.

– Visualisation de l'évolution historique des niveaux d'eau et variables climatiques, avec un modèle prédictif pour anticiper les risques de ruissellement.

– Extraction des prix de l'or en ligne et création d'un Dashboard pour les statistiques.

– Collection des données (préférences) au près des sportifs (enquête) et construire des profils d'athlètes en utilisant une analyse des composantes principales (PCA).

– Implémentation de Viola Jones et MTCNN pour la détection faciale. – Développement d'un système de reconnaissance faciale avec Few-Shot Learning et Siamese Network. – Déploiement du modèle via FastAPI.

– Développement des systèmes de recommandation des livres (collaboratif, corrélation, popularité). – Création d'un chatbot de recommandation personnalisée.