mohammed EL-FANNASSI

🎯 Missions & Résultats : Réduction 10% taux de churn client e-commerce via modèles prédictifs (régression logistique) Automatisation reporting pour 3 clients PME : 5h → 30min/semaine (Power BI) +25% précision prévisions ventes secteur retail (séries temporelles, ARIMA) Optimisation gestion stocks client retail via forecasting avancé 🛠️ Technologies : Python, Scikit-learn, Power BI, SQL, Streamlit, API REST 💰 ROI Client : Économie temps + amélioration performance mesurable

Formation intensive 300h certifiante couvrant l'ensemble de la chaîne de valeur data : ETL & Data Pipeline : Conception et automatisation de workflows de données Analyse Statistique : Tests d'hypothèses, régressions, clustering Visualisation : Création de 15+ dashboards interactifs (Power BI, Streamlit) Machine Learning : Implémentation d'algorithmes prédictifs (Python/Scikit-learn) Projet final : Analyse des ventes d'une entreprise avec prédiction CA (+95% précision)" 🛠 Outils : Python, Pandas, SQL, Power BI, Streamlit, Git, Jupyter

Stage de recherche appliquée réalisé au sein du laboratoire LRCS, centré sur l'utilisation des graphes pour modéliser des espaces chimiques complexes. • Innovation : Développement d'une approche graphique pour modéliser 10,000+ composés chimiques • Techniques : Graph Neural Networks, Neo4j, NetworkX • Impact : Réduction de 40% du temps d'analyse des espaces chimiques complexes

Mission d’analyse des données immobilières pour accompagner les prises de décision commerciale et territoriale. 🎯 Réalisations : • Analyse des ventes, loyers et disponibilités par quartier (données internes + géolocalisées) • Construction de modèles de prévision de prix (régression simple, classification) • Création de tableaux de bord et de rapports interactifs avec Power BI et Excel • Segmentation des clients pour appuyer les campagnes marketing localisées 🛠 Outils : Excel, QGIS, SPSS