FlorianeHounkponou
J’analyse, traite et valorise les données pour en extraire des insights utiles à la décision.
Étudiante en intelligence artificielle et big data, passionnée par la data analyse. J’aime comprendre les enjeux métiers, apprendre sans cesse et partager mes découvertes.
À propos
Étudiante en Master en Intelligence Artificielle et Big Data, avec une forte appétence pour l’analyse de données et l’extraction d’insights à valeur ajoutée.
Impliquée dans des projets de collecte, traitement et visualisation de données, avec pour objectif d’accompagner la prise de décision basée sur les données.
Formée à la fois en développement et en data, avec une expérience en programmation, gestion de bases de données, web scraping et exploration de données.
Maîtrise d’outils tels que Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), SQL et diverses plateformes de traitement de données.
Curieuse, rigoureuse et proactive, avec un intérêt marqué pour la compréhension des enjeux métiers et la recherche de solutions adaptées.
Toujours en quête de nouveaux apprentissages et de progression continue.
Actuellement à la recherche d’une alternance en data analyse ou data science pour mettre en pratique mes compétences sur des projets concrets.
Experience
Stage Académique Analyste Programmeur @LA VEDETTE MEDIA
- Développement et maintenance de sites web pour améliorer la présence digitale de l’entreprise.
- Résolution efficace de problèmes techniques variés.
- Intégration de nouvelles fonctionnalités pour optimiser les performances et l’expérience utilisateur.
- Collaboration étroite avec l’équipe de développement pour garantir la qualité des livrables.
- Rédaction de documentation technique complète.
- Apprentissage rapide de nouvelles technologies et outils pour répondre aux besoins du projet.
Stage Académique Développeur Web @AYELTECH
- Développement d’une plateforme web dédiée à la gestion des courriers.
- Mise en place de fonctionnalités visant à faciliter la gestion administrative et le suivi des documents.
- Participation à la conception et aux tests pour assurer la robustesse de l’application.
Projets
Détection d’anomalies logistiques
Application Streamlit de détection d’anomalies dans les données logistiques. Intègre des notebooks, un dashboard interactif, des pipelines de traitement et l’orchestration via Airflow.
Modèle de prédiction de qualité du vin
Projet de Data Science utilisant un notebook Jupyter pour prédire la qualité du vin à partir de ses caractéristiques chimiques. Déployé via GitHub Pages.
Evently
Application web de réservation d’événements (soirées, concerts, galas). Développée avec Laravel, elle propose une interface de gestion d’événements, de tickets, et une intégration PWA.