Portfolio

Transformer la donnée en performance bancaires

Analyser des données ne suffit pas ; il faut qu’elles racontent une histoire et guident l’action. Vous trouverez ci-dessous une sélection de cas pratiques appliqués au secteur financier. De l’extraction SQL complexe à la modélisation prédictive sous Python, jusqu’à la restituction sur Power BI : chaque projet est conçu pour répondre à un enjeu métier réel (Risque, Fraude, Rétention).

Sous le capot

Une Approche "Production Ready"

En tant qu’ancien Technicien IT, je ne me contente pas de scripts qui fonctionnent « uniquement sur ma machine ».  Mes projets intègrent des bonnes pratiques d’ingénierie

Sous le capot

Une Approche "Production Ready"

En tant qu’ancien Technicien IT, je ne me contente pas de scripts qui fonctionnent « uniquement sur ma machine ».  Mes projets intègrent des bonnes pratiques d’ingénierie

Code propre et commenté
Mes scripts Python sont structurés, modulaires et respectent les standards (PEP 8).
Versionning
Tous mes projets sont documentés de A à Z (fichiers README.md détaillés) et versionnés sur GitHub.
Souci de l'infrastructure
Mes modèles sont pensés pour être facilement déployables et connectables aux bases de données sécurisées (SQL Server, PostgreSQL) d'une institution financière.