Diplômée d'un Master en Data Science en Santé à l'Université de Lille, je combine une solide expertise en statistiques, machine learning et ingénierie des données avec une bonne compréhension des enjeux du secteur de la…
Diplômée d'un Master en Data Science en Santé à l'Université de Lille, je combine une solide expertise en statistiques, machine learning et ingénierie des données avec une bonne compréhension des enjeux du secteur de la santé . Je souhaite mettre mes compétences au service de projets innovants de valorisation et d'analyse de données.
Poursuite du stage précédent sur le développement d'un tableau de bord de surveillance des résistances bactériennes avec Rshiny.Création d'un outil de standardisation des extractions de données pour automatiser les analyses.
Analyse des besoins métiers pour le suivi des résistances bactériennes.Développement d'un tableau de bord interactif sous RShiny .Création d'une interface ergonomique facilitant la prise de décision médicale.
Surveillance des ruptures de médicaments – ANSM
Analyse des tendances d'allergies au pollen – Nord de la France
Poursuite du stage précédent sur le développement d'un tableau de bord de surveillance des résistances bactériennes avec Rshiny.
Création d'un outil de standardisation des extractions de données pour automatiser les analyses.
Analyse des besoins métiers pour le suivi des résistances bactériennes.
Développement d'un tableau de bord interactif sous RShiny .
Création d'une interface ergonomique facilitant la prise de décision médicale.
Conception d'un pipeline ETL automatisé pour la collecte (web scraping), le nettoyage et le stockage de données publiques (SQLite).
Développement d'une application RShiny pour la visualisation et l'analyse en temps réel des ruptures de médicaments.
Création d'un pipeline automatisé de collecte de données issues de sources publiques.
Développement d'un tableau de bord interactif sous Dash (Python) pour l'analyse des tendances et risques allergiques.
Conception d'un pipeline ETL automatisé pour la collecte (web scraping), le nettoyage et le stockage de données publiques (SQLite).Développement d'une application RShiny pour la visualisation et l'analyse en temps réel des ruptures de médicaments.
Création d'un pipeline automatisé de collecte de données issues de sources publiques.Développement d'un tableau de bord interactif sous Dash (Python) pour l'analyse des tendances et risques allergiques.
نظام التوظيف التشغيلي المعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً، الذي يوحّد ويؤتمت دورة التوظيف بالكامل للمؤسسات الحديثة حول العالم.
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