Saibou K.

DATA ENGINEERING — Conception et traitement de pipelines de données, du stockage à l’ingestion batch et streaming. Technologies abordées : SQL, ETL, Data Warehousing, Hadoop/HDFS, Spark, Kafka, Apache Beam, XML/JSON, AWS Glue et Kinesis. CLOUD & DATA — Mise en œuvre d’architectures de données et gestion de différents modèles de stockage dans des environnements Cloud. AWS, Azure, Data Lakes, SQL Server, Neo4j, MongoDB, RDF/SPARQL et principes de traçabilité des données. DATA SCIENCE & IA — Préparation, analyse et modélisation des données avec Python, R, Pandas, NumPy et scikit-learn, complétées par le Machine Learning et le Deep Learning avec TensorFlow et PyTorch. Applications en RNN/LSTM, Computer Vision et NLP. DEVOPS & SOFTWARE — Développement et industrialisation d’applications et de services avec Docker, Kubernetes, Jenkins, Ansible, GitHub et CI/CD. Programmation avec Python, Java, C++, développement d’API et applications avec Flask. MÉTHODOLOGIES — Sensibilisation aux enjeux de cybersécurité, RGPD et gouvernance des données, avec application des méthodes Agile, Kanban, PMP/PMI et des principes de gestion de projet IT.

DATA SCIENCE & MACHINE LEARNING — Cette formation m’a permis de développer une base solide en science des données, de la préparation des données jusqu’à leur analyse et leur modélisation. J’y ai travaillé sur le prétraitement des données, l’analyse exploratoire, la modélisation statistique, le Machine Learning et la visualisation, avec Python et R. J’ai également utilisé des bibliothèques telles que Pandas, scikit-learn, TensorFlow et PyTorch, ainsi que des technologies Big Data comme Apache Spark et Hadoop. Les cas d’usage abordés couvrent notamment la modélisation prédictive, la classification, le clustering, le traitement du langage naturel (NLP) et le Deep Learning. Cette formation a constitué une étape importante avant mon Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence au DSTI.

ANALYSE FONCTIONNELLE & CAHIER DES CHARGES — Rédaction de cahiers des charges fonctionnels à partir des besoins, contraintes techniques et données de conception afin de définir une solution mécanique adaptée. DIMENSIONNEMENT & DONNÉES TECHNIQUES — Sélection et dimensionnement des composants, définition des pièces mécaniques et exploitation des résultats de calcul pour valider les choix de conception. CALCUL & VALIDATION — Étude de la résistance des matériaux et analyse des contraintes afin de garantir la fiabilité, la sécurité et la conformité des systèmes mécaniques. CONCEPTION & PRÉSENTATION DE PROJET — Modélisation, justification des choix techniques et présentation des résultats aux parties prenantes pour validation du projet. Compétences : analyse fonctionnelle, données techniques, dimensionnement, résistance des matériaux, conception mécanique, validation, cahier des charges, gestion de projet.

DONNÉES DE PROJET & PILOTAGE — Exploitation de données de planning, ressources, délais et dépendances pour structurer et suivre des projets avec PERT et GANTT. Utilisation du diagramme de Pareto pour analyser les causes principales d’un problème et prioriser les actions. ANALYSE FONCTIONNELLE & PYTHON — Rédaction de cahiers des charges fonctionnels à partir des besoins et contraintes techniques. Utilisation de Python dans les travaux pratiques pour réaliser des calculs, manipuler des données et automatiser certaines analyses. AUTOMATISME & PROCESS — Étude des états, séquences et signaux avec GRAFCET, GEMMA, hydraulique et pneumatique. Compétences : Python, données de projet, PERT, GANTT, Pareto, analyse fonctionnelle, GRAFCET, GEMMA, automatisme.

ANALYSE FONCTIONNELLE & CAHIER DES CHARGES — Rédaction de cahiers des charges fonctionnels à partir des besoins, contraintes techniques et données de conception afin de définir une solution mécanique adaptée. DIMENSIONNEMENT & DONNÉES TECHNIQUES — Sélection et dimensionnement des composants, définition des pièces mécaniques et exploitation des résultats de calcul pour valider les choix de conception. CALCUL & VALIDATION — Étude de la résistance des matériaux et analyse des contraintes afin de garantir la fiabilité, la sécurité et la conformité des systèmes mécaniques. CONCEPTION & PRÉSENTATION DE PROJET — Modélisation, justification des choix techniques et présentation des résultats aux parties prenantes pour validation du projet. Compétences : analyse fonctionnelle, données techniques, dimensionnement, résistance des matériaux, conception mécanique, validation, cahier des charges, gestion de projet.