Pierre Bureau

- Analyse de données clients B2C et B2B et de données donateurs dans le milieu caritaif: 1. Connaissance client (Consolidation, fidélisation, churn...) 2. Parcours client (Identification des comportements types) 3. Conseil pour les campagnes marketing (Segmentation, Score) - Amélioration et création de nouvelles offres data science - Participation au développement du service data science: outils, logiciels, langage de programmation, utilisation d'API, modèles de machine learning - Recherche et développement sur des sujets lié à l'intelligence artificiel et du computer vision

Mission pour le Groupe Orange, dans la branche Orange Money au sein de l'équipe Data Analyst. Orange Money est un service de transfert d'argent depuis un mobile. Essentiellement présent en Afrique, il permet aux clients de pouvoir d'une part, payer leurs factures ou leurs différents achats quotidiens mais aussi de recevoir leurs salaires. Missions principales: - Définir le besoin métier et création des dashboards, en collaboration avec les demandeurs (service Marketing ou Finance) - Accompagner l'équipe Data sur l'évolution de l'existant : optimisation des requêtes SQL, automatisation de rapports,... - Anticiper les éventuelles changements nécessaires suite à une transition des données vers un cloud interne. Environnement de travail: - Dashboards: i-net clear - Langages: Python, SQL, vba - Outils: Excel, Word - Systèmes d'exploitation utilisés: Linux, Windows - Gestion des projets et archivages: Confluence, Jira, GitLab - Pays des collaborateurs: France, Inde, Roumanie - Langues pratiquées: Anglais, Français

Stage effectué dans le groupe hôtelier Louvre Hotels Group au sein de l'équipe Business Analyst et Revenue Management. Missions principales: - Dans le cadre du développement interne des méthodes de Forecasting (Prédiction) du service Revenue Management, ma mission était de créer un modèle statistique de Machine Learning ayant pour but de prédire la demande par hôtel par catégorie de prix (prix pour les professionnels, particuliers, groupes,...) et cela pour chaque jour. Pour but d'aider les revenues managers à appliquer un prix optimiser en accord avec la demande et de maximiser le remplissage des hôtels. - Elaboration, compréhension du besoin et création de différents Dashboards à destination des revenues managers, du marketing, des gérants des hôtels,... - R&D: Segmentation via une classification non supervisée, des hôtels pour avoir une vision mathématique des comportements annuels en fonction de leur géolocalisation. Environnement de travail: - Dashboards: SAP BusinessObjects BI 4 - Langage: R - Outils: Excel

La mission qui m'a été confiée par le CERMN était de tester différentes méthodes de prédiction dans le but de prédire au mieux si un patient était malade ou non. Les jeux de données qui étaient mis à ma disposition étaient des mesures de métabolites issues de prélèvement sanguin et urinaire. Application de différentes techniques de statistique descriptive et prédictive : ACP, PLS-DA, LDA, ..., sur le logiciel R principalement. Contribution à une Publication : Poezevara, G.; Lozano, S.; Cuissart, B.; Bureau, R.; Bureau, P.; Croixmarie, V.; Vayer, P.; Lepailleur, A. A Computational Selection of Metabolite Biomarkers Using Emerging Pattern Mining. A Case Study in human Hepatocellular Carcinoma. J. Proteome Res. 2017, 16, 2240–2249. DOI: 10.1021/acs.jproteome.7b00054 (IF : 4,113).