Portfolio de Thibault LANTHIEZ

Projets personnels 🔍

• Projet 1 : Prédiction de l'issue de matchs foot Classification
• Projet 2 : Régression sur le prix de vente de biens immobiliers Régression
• Projet 3 : Classification d'IRM de cerveau Classification d'images
• Projet 4 : Identification de baleines Classification d'images
• Projet 5 : Estimation de l'âge d'après une photo Régression sur des images
• Projet 6 : Détection du port du masque Détection d'objets
• Projet 7 : Machine learning pour la résolution de sudokus Classification
• Projet 8 : Prédire le nombre de décès quotidiens dus au Covid-19 Série temporelle
• Projet 9 : Analyse de sentiment exprimé par un tweet Analyse de sentiment
• Projet 10 : Clustering de genres de musiques Clustering
• Projet 11 : Détection de fraudes de carte bancaire Détection d'anomalies
• Projet 12 : Web scraping des capitales du monde Web scraping
• Projet 13 : Web scraping du programme TV et informations Allocine Web scraping
• Projet 14 : Web scraping pour extraire un annuaire de contacts Web scraping

Stage 💻

Stage 6 mois - CAPGEMINI (service Applied Innovation Exchange)

• Mission : Démonstrateur d'algorithmes de Computer Vision Python, Keras, PyTorch, Raspberry Pi, Docker

Stage 3 mois - SOYHUCE (pôle Data)

• Mission : POC sur le MMM : optimisation de budget et allocation publicitaire Python, PyStan, Voilà

Stage 2 mois - Crédit Agricole (service CRM)

• Mission 1 : Extraction de données pour un tableau de bord SAS, SQL
• Mission 2 : Prédiction de changement de carte de crédit SAS, SQL, R

Projets académiques 🎓

1. ULB (Université Libre de Bruxelles)

• Projet 1 : Data mining (application de suivi d'itinéraire de bus) Python, PySpark, Streamlit
• Projet 2 : Simulation de modèles d'un article de recherche Python
• Projet 3 : Projet sur PySpark Python, PySpark
• Projet 4 : Analyses statistiques sur les données d'une enquête en ligne R

2. ENSIMAG (École Nationale Supérieure d'Informatique et de Mathématiques Appliquées)

• Projet 1 : Projet Génie Logiciel Java, ANTLR, Assembleur
• Projet 2 : Intelligence artificielle pour des robots pompiers en programmation orienté objet Java
• Projet 3 : Base de données SQL, Java
• Projet 4 : Interfaces Utilisateur Graphiques C

3. DUT STID (Statistiques et Informatique Décisionnelle)

• Projet 1 : Projet tutoré pour l'observatoire UNICAEN Python, SQL, JavaScript
• Projet 2 : Série temporelle sur l'évolution du nombre de passagers d'Air France R
• Projet 3 : Création d'un questionnaire web relié à une base de données HTML, PHP, SQL
• Projet 4 : Sondage auprès de lycéens et analyse des réponses SAS
• Projet 5 : Analyse de données Game of Thrones Python
• Projet 6 : Création d'un site de révision Wix.com

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Certifications 🏆

• Microsoft Azure : AZ-900: Principes de base Microsoft Azure
• Workera - Quiz d'évaluation de compétences en data science : Data Analyst, Data Scientist
• LinkedIn - Quiz d'évaluation de compétences de langages informatiques : Python, R, SQL, Excel, Machine Learning

Livres 📘

• The Hundred-Page Machine Learning Book
• Machine Learning from Scratch
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow (2ème édition)
• An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
• Python Cookbook (3ème édition)
• Deep Learning Cookbook
• Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models
• Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals
• Raspberry Pi Cookbook: Software and Hardware Problems and Solutions (3ème édition)
• Grokking - Deep Learning
• Modernizing Enterprise Java

Formations en ligne 🚀

• Introduction to Artificial Intelligence Université d'Helsinki
• Initiez-vous au Machine Learning OpenClassrooms
• Initialisation au Machine Learning, Formation Machine Learning, Formation Deep Learning Machine Learnia
• Keras - Python Deep Learning Neural Network API DeepLizard
• Neural Network Programming - Deep Learning with PyTorch DeepLizard
• Feature Engineering, Data Cleaning, ML Explainability, NLP, Geospatial Analysis, Computer Vision Kaggle
• The Future of ML is Tiny and Brights Harvard
• Principles, Statistical and Computational Tools for Reproducible Data Science Harvard
• The Analytics Edge MIT
• Mining Massive Data Sets Stanford
• Bases de données NoSQL, Calculs distribués, Data Lake OpenClassrooms
• Docker for Beginners, Kubernetes for Beginners, Kubernetes Crash Course TechWorld with Nana
• AWS for Beginners, Deploy 12 apps to AWS, GCP & Azure, TensorFlow Lite for Edge Devices freeCodeCamp
• Train an ML Model and turn it into an Rest API using Keras, FastAPI & NoSQL, Deploy an ML Model Rest API using Encryption, Docker, Keras, FastAPI & NoSQL CodingEntrepreneurs
• Natural Language Processing with HuggingFace's team HuggingFace
• How to work with Big Data and build Machine Learning models at scale using Spark Udacity