Eric Capelli

Issu d'un parcours scientifique, j'ai élargi mes compétences en réalisant :
- la formation de Data Analyst avec Openclassrooms (10 projets professionnalisants) 
- le parcours "Devenir Analyste de données" de LinkedIn Learning. 

Mes projets professionnalisants (détaillés sur le profil LinkedIn) ont été réalisés sous Python (j'ai aussi des notions de SQL), et j'ai travaillé : 
- pour les représentations graphiques : avec Seaborn, Matplotlib, Plotly , Tableau, PowerBI, Knime
- pour les analyses statistiques : avec Scikitlearn et Stasmodel + Anova, test de student, Chi2, corrélation linéaire...
- pour l'écriture des scripts : avec Jupyter Notebook
- pour le traitement non supervisé des données : Analyse en Composantes Principales, K-means, Classification Ascendante Hiérarchique...

Diplôme et certification obtenus, je recherche un poste de data analyst en IdF avec télétravail partiel ou total dans les secteurs de la santé, l'environnement, les technologies, l'énergie, les transports, l'immobilier, la distribution, les banques, mais je reste ouvert.

J'aime tout ce qui demande rigueur, analyse et aussi réaliser des missions de service.

Mes softs skills : consciencieux - persévérant - esprit d'analyse - polyvalent - empathique 

Le bricolage, l'informatique (montage vidéos, retouche photos, récupération de données, installation antivirus,pack office, paramétrage navigateur...) occupent entre autres mon temps libre.

J'ai obtenu le PSC1 (compétences de citoyen de Protection et Secours civiques) en 2017.

Exemple de compétences développées au cours des 10 projets professionnalisants avec mises en situations "en entreprises ” :

PROJET : Détectez des faux billets
 - Réaliser une analyse prédictive
 - Opérer des classifications automatiques pour partitionner les données
 - Réaliser une régression logistique
 - Réaliser une régression linéaire  

PROJET : Produisez une étude de marché avec Python
 - Effectuer un clustering simple
 - Explorer des données pour synthétiser des variables

PROJET : Faites une étude sur l'eau potable avec Tableau
 - Générer des graphiques adaptés aux types de données
 - Synthétiser des résultats à destination d'un client
 - Analyser un besoin client pour formuler des questions analytiques
 - Créer un tableau de bord répondant à des questions analytiques

Bac+3/4 RNCP niveau 6 Data Analyst Openclassrooms ENSAE ENSAI Centrale Supélec

Certification d'Analyste de données LinkedIn Learning