Houssam Fayzi

Collecte et traitement des données : - Mise en place d'un système de collecte de données pour récupérer des informations pertinentes sur les concurrents de MRI Conseil. - Nettoyage et prétraitement des données collectées pour éliminer les doublons, les valeurs manquantes et les erreurs. Analyse de données : - Utilisation de Python et de bibliothèques telles que Pandas et NumPy pour analyser les données collectées et identifier les tendances clés. - Création de tableaux de bord interactifs pour présenter les résultats de l'analyse aux membres de l'équipe de MRI Conseil. Visualisation des données : - Créer des graphiques et des visualisations claires et informatives, mettant en évidence les principaux indicateurs de performance des concurrents de l'entreprise. - Mise en place de visualisations interactives avec Plotly pour permettre aux utilisateurs d'explorer les données et d'extraire des informations spécifiques. - Modélisation des données : Conception d'une base de données relationnelle pour stocker les informations collectées sur les concurrents, en tenant compte des relations et des entités clés pertinentes pour MRI Conseil. - Implémentation de requêtes SQL pour extraire des insights pertinents et générer des rapports pour les décideurs de l'entreprise. Intégration de bases de données : - Liaison du site web développé avec une base de données MySQL pour stocker et récupérer les informations des utilisateurs et des clients de MRI Conseil. - Mise en place d'une interface de gestion permettant aux administrateurs d'interagir avec la base de données, d'ajouter des informations supplémentaires et de gérer les utilisateurs. Automatisation des processus : - Développement de scripts en Python pour automatiser la collecte périodique de données auprès des concurrents, réduisant ainsi le temps et l'effort nécessaires pour obtenir les dernières informations du marché.

- Analyse et prévision des séries temporelles (ARIMA - ETS - Neural Networks (modèles LSTM-RNN) ) - Elaboration d'un outil prévisionnel (Application Web) basé sur les séries chronologiques en utilisant les langages de programmation R (Shiny) - Python (Django) -Etapes du projet : 1- Collecte et nettoyage des données: récupération et traitement des données historiques nécessaires pour effectuer la prévision. 2- Analyse exploratoire des données: utilisation d'outils d'analyse statistique (Langage R) pour comprendre les tendances et les relations dans les données. 3- Sélection de modèles de prévision: choix d'un modèle statistique approprié pour prévoir les séries temporelles en fonction des caractéristiques des données et des besoins. 4- Entraînement et évaluation des modèles: utilisation de jeux de données d'entraînement pour ajuster les paramètres du modèle (Tensorflow) et évaluer sa performance en utilisant des métriques appropriées. 5- Interprétation des résultats: analyse des résultats de la prévision pour comprendre les tendances et les incohérences dans les données. 6- Implémentation et suivi des modèles: mise en place des modèles prédictifs pour générer des prévisions en temps réel et suivre les performances des modèles au fil du temps. 7- Communication des résultats: présentation des résultats de la prévision aux différents départements pour les aider à prendre des décisions informées (R Shiny - Python Django). 8- Mise en place de mesures pour gérer les incertitudes: mise en place de plans d'actions pour gérer les incertitudes dans les prévisions pour les différents départements. 9- Mise à jour régulière des modèles: Mise à jour régulière des modèles pour tenir compte de nouvelles données et des changements dans les tendances. 10- Automatisation des processus: Automatisation des processus pour générer des prévisions en temps réel et faciliter la mise à jour des modèles.

- Création d'une application Web interne pour le transfert des fichiers/documents (HTML5 - CSS3(Bootstrap) - JS AJAX - PHP (Symphony)) - Création d'une application Windows pour la gestion des lettres (C# - .Net Framework) - Mise en place d'une base de données accessible par requête SQL (Mysql- Microsoft SQL Server) - Création des schémas de bases de données et des procédures stockées (Oracle SQL Plus - PLSQL)

- Installation, configuration, entretien et modification de Windows Server(système d’exploitation réseau) - Installation et configuration d'un serveur Web (XAMPP-Mysql) - Gestion des droits utilisateurs - Gestion des systèmes d'exploitation en lignes de commandes : Linux /Windows