Mars 2020 - Juillet 2020
. Familiarisation aux problématiques de détection de fraude & Optimisation du risque/scoring.
. Implémentation de différents algorithmes de Machine & Deep Learning.
. Indentification de pratiques innovantes à tester. Implémentation et test en Python.
. Comparaison / évaluation de la valeur ajoutée de ces méthodes.
. Mise en oeuvre sur des projets clients : sur des fortes volumétries et construction de scores de détection de fraude ou scores intégrant les dernières innovations.
. Développement d'une interface graphique pour un script de construction de score.
2018-2020
Machine Learning, Data Mining, Visualisation des données, Statistiques, Série Temporelles
2019-2020
Gestion de projet, Business model, Design Thinking, Lean Startup, Economie numérique, innovation ouverte .
2016-2018
Théorie des jeux, Micro/Macro Economie, Probabilités, Optimisation sous contraintes
Création d’un outil qui estime le salaire d’un data Scientist aux Etats-Unis en scrappant les données d’un site. Notion de Data Cleaning, Features engineering, recherches du meilleur modèle de Machine Learning, Application Flask
Création d’une application de reconnaissance faciale à l’aide d’OpenCV
Simple application RShiny pour analyser le climat dans différentes villes de France. Nous utilisons un fichier csv pour les années 1973 à 2016 pour faire une analyse simple. Le but de ce projet est de comprendre les bases de R_Shiny. Pour faire fonctionner cette application, il suffit d'ouvrir le "Global.R" et de l'exécuter. Lien vers le dépôt GitHub
Trackers tous les éléments d’un produit choisi et sélection du plus intéressant.
Utilisation de mes données Spotify et principalement de mon historique d'écoute. Le but de ce projet était d'avoir un aperçu de mes écoutes (Top titres, Top artistes,...) et également de me renforcer sur la visualisation et l'analyse de données.
Bonjour, je m'appelle Romain Leclair
J'ai 24 ans et je viens de terminer mon Master d'Econométrie et Statistiques à l'université de Nantes. Durant ces années d'étude, j'ai acquis de nombreuses connaisssances techniques dans
le domaine des statistiques, du Machine Learning, de la Data Science en général et bien d'autres compétences encore.
Pendants mes stages et mon temps libre, j'ai pu développer mes compétences techniques dans le domaine de la programmation. Je me suis perfectionné en Python, JavaScript, HTML, CSS et bien d'autres Framework et librairies liées à ces languages.
Je suis intéressé par le travail de la data et aussi, je suis trés intéressé par le travail avec une équipe de personnes très motivées.
-1.png)
