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Christophe Coudé

Ingénieur Java Sénior / Data Scientist Junior

Situation professionnelle
Consultant
Indisponible
Présentation
Doté d'un cursus universitaire en Mathématiques, d'une longue expérience en Java/JEE en entreprise (missions variées dans l'Industrie et la Banque / Finance / Assurance), et d'un goût prononcé pour la Philosophie, je me suis lancé un défi. Allier Mathématiques et Informatique grâce à la passionnante Data Science, outil d'avenir dans tant de sciences et technologies. Après avoir obtenu des diplômes de Data Scientist, j'ai approfondis ma formation en passant des certifications américaines avec ses logiciels spécialisés (IBM Watson, Databricks Spark, Google Cloud Platform) afin de me familiariser avec le Cloud. Je possède donc désormais la polyvalence Data Scientist et ingénieur Java/JEE.

N'hésitez pas à aller sur l'onglet PORTFOLIOS où j'ai détaillé tous les projets de Data Science que j'ai faits lors de mes différentes formations et qui comprennent pour la grande majorité, contextualisation, méthodes et algorithmes, data visualisation et code. Les projets y sont téléchargeables en format PDF.
Formations

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Coursera / GOOGLE

Février 2021 à mars 2021
Spécialisation, utilisation de Tensorflow sur Google Cloud Platform pour le machine learning (dont les réseaux de neurones).

Distributed Computing with Spark SQL

University de Californie, Davis

Décembre 2020 à janvier 2021
SQL for Data Science, AB testing, Spark SQL

Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis

Coursera / Higher School of Economics, Moscou

Janvier 2021

IBM Data Science Professional Certificate

Coursera / IBM

Septembre 2020 à décembre 2020
IBM Cloud Watson Studio, GitHub, Capstone Project
IA /ML / Classification / Clustering / Methodology / Data Visualization

Data Scientist

DataScientest.com / ORT France

Juin 2018 à septembre 2018
Bootcamp intensif de 3 mois visant à l'acquisition des compétences de data scientist avec les certifications :
Machine learning, Introduction to natural language processing, Data Analysis with data.table, Introduction to R, Python for data-science, Data Visualization with ggplot2, Bokeh, Matplotlib, Dimensionanity reduction, Machine learning with Scikit-Learn, Deep Learning, Keras, Pytorch, Pyspark, Computer Vision, Regression, Clustering, Bagging, Boosting, Stacking, Ensemble
Projet en commun de classification des images de trajectoires de particules physique avec Keras, TensorFlow, Google Colaboratory

Data Scientist

CentraleSupelec / Openclassrooms

Mars 2017 à décembre 2017
  • Visualisation des résultats, python / scikit-learn / pyplot / seaborn etc.
  • Data Cleaning, Feature Selection, Feature engineering
  • Analyse statistique univariée et multivariée
  • Réduction de dimensions, ACP, Clustering KMeans etc.
  • Modèle d’apprentissage non supervisé, optimisation de paramètres, calcul des performances, classification
  • Prétraitement de textes, matrices, reconnaissance d’images
  • Réseaux de neurones / Deep Learning
  • Projet de veille technologique

Master 2 d’Épistémologie, Logique et Histoire des Sciences (à distance)

Université de Lorraine, Nancy

Octobre 2015 à juin 2017
(le M2 MADELHIS se fait en 2 ans)

Licence de Philosophie (à distance)

Université de Reims Champagne-Ardenne

Octobre 2012 à juin 2015

MASTER Mathématiques pour l’Industrie

Université Louis Pasteur, Strasbourg

Octobre 2003 à juin 2004
analyse factorielle, ACP, Contrôle de la qualité, contrôle optimal, fiabilité, échantillonnage,
plans d'expérimentation, probabilité, analyse numérique

DEA Probabilités et Applications

Université P. et M. Curie, Paris

1997 à 1999
module Introduction aux processus stochastiques, module Martingales, Chaînes de Markov et applications

Maîtrise Mathématiques

Université de Caen

1997