MOHAMED - Prof de statistiques - Vélizy-Villacoublay
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Programmation en Python, SQL et SAS. Diplômé en Actuariat et en Data Science, je travaille actuellement dans le secteur bancaire où j’interviens sur des problématiques de risque de crédit, de modélisa

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À propos de MOHAMED

Actuellement Data Scientist, j’interviens sur le développement, le monitoring et l’optimisation de scores d’octroi de crédit. Mon rôle consiste à concevoir des modèles prédictifs robustes, analyser l’impact des règles métier et des cut-off, et accompagner les équipes locales vers l’autonomie analytique, tout en garantissant compétitivité et maîtrise du risque.

Ce que j’apporte concrètement à mes clients :

Développement et optimisation de scores de crédit (octroi, appétence, churn)
Mise en place de monitoring de performance des modèles
Analyse du risque et aide à la prise de décision crédit
Création d’outils data sur mesure (Python, Power BI, Streamlit)
Accompagnement des équipes métier et data

️ Stack technique : Python, SQL, Dataiku, SAS, PySpark, Teradata, Power BI, Streamlit

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À propos du cours

  • Tout niveaux
  • Français

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Français

Dans ce cours, vous apprendrez à maîtriser de A à Z la construction de modèles de Machine Learning performants et durables, en vous appuyant sur la programmation et les bonnes pratiques de la data science.
Vous découvrirez comment concevoir des modèles de classification robustes, capables de produire des prédictions fiables sur le long terme, et pas seulement de bons résultats ponctuels.
Je vous guiderai pas à pas pour :
tester la stabilité et la robustesse de vos modèles de Machine Learning,
analyser la stabilité des variables explicatives utilisées,
évaluer objectivement la qualité et la performance de vos modèles,
et enfin déployer votre modèle en production dans des conditions réelles.
L’ensemble du cours sera illustré et implémenté en Python, avec une approche concrète, orientée métier et bonnes pratiques professionnelles.

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