⬢ Aurélie RIVIERE

Mon portfolio data

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Je suis Aurélie RIVIERE,
bienvenue sur mon portfolio data

Passionnée par les enjeux d’intelligence artificielle et d’analyse de données, je me forme activement à la data science après une première expérience en développement web et une formation en data analysis. J’explore des problématiques concrètes à travers des projets mêlant modélisation statistique, machine learning, structuration de bases de données, visualisation et storytelling.
Vous trouverez ici une sélection de projets illustrant ma démarche analytique, mon sens de la rigueur, et ma capacité à faire parler les données.

Mes Projets

Un aperçu des projets sur lesquels j’ai travaillé

Création d’une application de détection de faux billets par Machine Learning

Étude des caractéristiques géométriques de billets et conception d'un modèle machine learning optimisé après comparaison de plusieurs algorithmes.

#KMeans #KNN #MachineLearning #Python #RandomForest #RégressionLinéaire #RégressionLogistique

🡥 Détail projet

Segmentation pays par clustering pour analyse de marché

Analyse de 183 pays par réduction de dimension (ACP) et clustering pour identifier les meilleurs marchés d’exportation agroalimentaire. Réalisation complète : de la collecte de données open data au scoring stratégique des opportunités.

#ACP #CAH #Clustering #KMeans #Python Jupyter Notebook

🡥 Détail projet

Dashboard Tableau - Analyse de l'eau potable dans le monde

Analyse des politiques d’accès à l’eau potable via data visualisation interactive avec Tableau

Création d’un tableau de bord stratégique d'aide à la décision, pour identifier les pays prioritaires dans l’accès à l’eau potable à partir d’indicateurs multidimensionnels.

Data Visualisation KPI Tableau Tableau Public

🡥 Détail projet

Analyse des ventes et analyses statistiques

Étude approfondie des ventes d'une librairie indépendante à partir de données clients, produits et transactions. Le projet met en œuvre des analyses statistiques, des visualisations ciblées et la recherche de corrélations afin d'identifier les segments de clientèle, les produits phares, les comportements d’achat selon l’âge et le sexe, et les pistes d’optimisation commerciale.

ANOVA Corrélation de Pearson Corrélation de Spearman Jupyter Notebook Matplotlib Python Scipy Stats Test de Chi²

🡥 Détail projet

Rapport automatisé de l’égalité femmes-hommes en entreprise

Mise en place d’un workflow KNIME pour analyser des données RH anonymisées, calculer des indicateurs et scores réglementaires sur l’égalité professionnelle homme femme, et générer un rapport synthétique conforme RGPD avec visualisations et recommandations.

Excel Knime Nettoyage de données RGPD Workflow

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Tableau de bord Power BI pour la gestion de projets

Réalisation d’un tableau de bord dynamique avec Power BI pour le client Sanitoral, visant à suivre l’avancement de projets IT et marketing. L’outil permet d’identifier les retards, contrôler les performances, et faciliter la prise de décision grâce à des indicateurs visuels clairs, un nettoyage automatisé des données, et un modèle de données optimisé.

Dashboard DAX Excel Power Query PowerBi

🡥 Détail projet

Optimisation des données et Analyse stratégique e-commerce

Optimisation de la gestion des données& Analyse stratégique d’un site ecommerce Voir le projet sur GitHub Voir le rapport Objectif du projet Assainir, fiabiliser et croiser des données issues de différentes sources (site WordPress, ERP, outils d’analyse de trafic) afin de détecter les anomalies de gestion et améliorer le pilotage de l’activité e-commerce. Approche méthodologique […]

Jupyter Notebook Matplotlib Numpy Pandas Plotly Express Python RGPD Seaborn WordPress

🡥 Détail projet

Création d’une base de données relationnelle pour l’analyse des contrats immobiliers

Création d’une base de données relationnelle et rédaction de requêtes SQL avancées pour analyser les ventes immobilières, dans le cadre du projet stratégique DATAImmo.

Architecture de base de données Excel RGPD SQL

🡥 Détail projet

Analyse de la sous-nutrition dans le monde

Ce projet visait à analyser l’évolution de la sous-nutrition entre 2013 et 2017 à l’échelle mondiale. L’objectif était de produire des indicateurs fiables en mettant en évidence les tendances régionales, l’évolution des populations sous-alimentées et les zones les plus concernées.

Analyse exploratoire Jupyter Notebook Matplotlib Numpy Pandas Python Seaborn

🡥 Détail projet

Mes Compétences

~ Techniques et transverses ~

Des compétences techniques solides en data analyse et développement, acquises au fil des projets et renforcées par une veille continue.
Une approche humaine et collaborative du travail, portée par la pédagogie, l’écoute et une forte capacité d’adaptation.

Langages	Python, SQL, HTML, CSS, PHP
Analyse & traitement	Pandas, NumPy, Excel, Power Query
Visualisation de données	Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI, Tableau
Machine Learning	Scikit-learn, SciPy, KMEANS, Régression linéaire, Régression Logistique, KNN, Random Forest, GridSearchCV
Outils & Environnements	Jupyter, Notebook, PyCharm, Notepad++, GitHub
Développement web	Dév. Frontend / Backend, CMS, WordPress, Prestashop, dev. Plugins
Design & UX	Photoshop, Illustrator, Design UX/UI, Prototypage
Soft skills	Gestion de projet, Analyse métier, Rigueur, Autonomie, Pédagogie

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