Developed an end-to-end solution for detecting counterfeit banknotes using machine learning models such as logistic regression, random forest, and gradient boosting. Included a Python-based app for real-time detection.
Développement d'une solution complète pour détecter les faux billets en utilisant des modèles d'apprentissage automatique tels que la régression logistique, la forêt aléatoire et le gradient boosting. Inclut une application Python pour une détection en temps réel.
This project presents a comprehensive market study using Python, leveraging data from the FAO and the World Bank. The analysis includes dimensionality reduction through PCA and clustering techniques to identify market segments. The PESTEL framework is applied to understand the macro-environmental factors influencing the market.
Ce projet propose une étude de marché complète utilisant Python, en exploitant les données de la FAO et de la Banque mondiale. L'analyse inclut une réduction dimensionnelle via ACP et des techniques de clustering pour identifier les segments de marché. Le cadre PESTEL est appliqué pour comprendre les facteurs macro-environnementaux influençant le marché.
Developed a Tableau dashboard for DWFA to identify countries with limited access to potable water and prioritize efforts to improve water accessibility. The dashboard includes context analysis, data preprocessing, and visualizations.
Création d'un tableau de bord Tableau pour DWFA afin d'identifier les pays ayant un accès limité à l'eau potable et de prioriser les efforts pour améliorer l'accessibilité. Le tableau de bord comprend une analyse contextuelle, un prétraitement des données et des visualisations.
This project aims to analyze bookstore sales using Python. The analysis includes various visualizations and statistical tests to understand revenue trends, customer profiles, top and flop products, and revenue distribution.
Ce projet vise à analyser les ventes d'une librairie en utilisant Python. L'analyse inclut diverses visualisations et tests statistiques pour comprendre les tendances de revenus, les profils des clients, les produits les plus vendus et les moins vendus, ainsi que la répartition des revenus.
Conducted a gender equality diagnostic using KNIME to create visual representations and generate a CSV file for future analysis with Tableau. Ensured compliance with GDPR by anonymizing data and presenting a detailed methodology and results in a comprehensive presentation.
Réalisation d'un diagnostic sur l'égalité des genres à l'aide de KNIME pour créer des représentations visuelles et générer un fichier CSV pour une analyse future avec Tableau. Conformité RGPD garantie grâce à l'anonymisation des données et présentation méthodologique complète.
Developed a Power BI dashboard to track project progress using data from 2018-2022. Automated data cleaning with Power Query Editor, integrated the Product Strategy Canvas, and provided a guide for updating the dashboard.
Création d'un tableau de bord Power BI pour suivre la progression des projets à l'aide des données de 2018 à 2022. Nettoyage automatisé des données avec Power Query Editor, intégration du Product Strategy Canvas et guide fourni pour mettre à jour le tableau de bord.
Implemented advanced data management techniques for retail optimization using Python. The project focused on data cleaning, transformation, and creating insights to improve decision-making processes.
Mise en œuvre de techniques avancées de gestion des données pour optimiser le commerce de détail à l'aide de Python. Le projet s'est concentré sur le nettoyage, la transformation des données et la création d'informations pour améliorer les processus de prise de décision.
Designed and implemented a comprehensive real estate database using SQL. The project involved creating database schemas, writing complex queries, and analyzing real estate market trends to generate insightful reports.
Conception et mise en œuvre d'une base de données immobilière complète en utilisant SQL. Le projet inclut la création de schémas de base de données, l'écriture de requêtes complexes et l'analyse des tendances du marché immobilier pour générer des rapports pertinents.
Conducted a comprehensive study on global food supply from 2013 to 2017, using data from FAOSTAT. The project involved importing and analyzing data on population, food availability, food aid, and undernutrition.
Réalisation d'une étude approfondie sur l'approvisionnement alimentaire mondial de 2013 à 2017, en utilisant les données de FAOSTAT. Le projet inclut l'importation et l'analyse de données sur la population, la disponibilité alimentaire, l'aide alimentaire et la sous-nutrition.