Chaïma Boughanmi

Chaïma Boughanmi

Data Scientist @ BVA Xsight | Développeuse R shiny
Organisatrice @ R-Ladies Paris
Paris France

BVA Xsight

R-Ladies Paris

Biographie

Chaïma BOUGHANMI est data scientist junior chez BVA Xsight à Paris. La science des données était une discipline toute indiquée pour elle. Elle est ingénieure en statistiques et analyse de l’information. Elle est titulaire d’un master en science des données de l’Université Paris Saclay et d’un master de recherche en traitement de l’information et complexité du vivant. Très à l’aise avec les chiffres et les statistiques, elle aime leur donner du sens et les voir impacter le réel. Elle a travaillé dans plusieurs domaines : énergie, sport, sondages, produits de grande consommation, automobile, télécommunications, médias et marketing. Au cours de ses études, Mme Boughanmi a acquis de l’expérience en modélisation mathématique, en analyse de données, en programmation, en visualisation de données et en apprentissage automatique. Elle a également eu l’occasion, grâce à son stage d’ingénieur, à ses deux stages de fin d’études de master et à ses projets académiques, de comprendre les questions d’analyse de données qui l’intéressaient particulièrement et d’acquérir de l’expérience dans ce domaine. Au cours de ses études, Chaïma a développé un intérêt profond pour l’analyse et le traitement des données à grande échelle, les prévisions, l’optimisation, le data mining et la théorie des graphes. Elle aime donner vie aux chiffres, leur donner du sens et de la valeur. Elle a une très bonne maîtrise des langages de programmation, en particulier R et R/shiny. Elle a été membre de R-Ladies Tunis lorsqu’elle était étudiante et est actuellement l’une des organisatrices de R-Ladies Paris. Elle maîtrise également Python, SQL, SAS et, sans surprise, Latex et Git. Miss Boughanmi est footballeuse, alors quand elle ne joue pas avec les chiffres et les données, elle joue avec le ballon ! C’est pourquoi elle a choisi de travailler sur l’analyse tactique des sports collectifs dans le cadre de son master recherche. Avec l’équipe de Paris Saclay, Chaïma et ses coéquipières se sont qualifiées pour le championnat de France 2022, terminant à la première place en île de France et à la cinquième place au niveau national.

Intérêts
  • Statistiques & Machine learning
  • Programmation
  • Data analyse et visualisation
  • Marketing Mix Modeling (MMM)
Éducation
  • Mastère en Data Science, 2022

    Université Paris Scalay

  • Diplôme d'ingénieur en statistique et analyse d'information, 2021

    Ecole supérieure de la statistique et de l'analyse de l'information

  • Mastère de recherche en traitement d'information et complexité du vivant, 2021

    Ecole d'igénieurs de Tunis

  • Concours national d'entrée au cycle de formation d'ingénieurs, 2018

    Institut préparatoire aux études d'ingénieurs

Compétences

R / R shiny

90%

R Markdown

85%

Statistiques

80%

Modèles linéaires

70%

Econométrie

70%

Data analyse

70%

Data visualisation

70%

Machine learning

50%

Marketing Mix Modeling

70%

SQL

65%

Python

50%

Git

70%

Overleaf/Latex

85%

Microsoft office

90%

Jouer au foot & analyse de données sportives

85%

Expériences

 
 
 
 
 
R-Ladies Paris
Organisatrice bénévole
septembre 2023 – Actuellement Paris
  • Contribuer à l’organisation de conférences et d’ateliers en utilisant le langage R.
  • Faire des posters, communiquer et publier nos événements et matériels (enregistrements, codes, diapositives) sur nos réseaux sociaux.
  • Contacter et accueillir des conférenciers et des formateurs pour promouvoir l’utilisation de la langue R dans le monde entier.
 
 
 
 
 
BVA xsight
Data Scientist & Business Modeler
novembre 2022 – Actuellement Paris
  • Analyser : Marketing Mix Modeling, ROI et études de marché : quantifier les effets passés et futurs des décisions, estimer la valeur des actifs incorporels.
  • Modéliser : Modélisation tridimensionnelle : mathématique pour relier tous les facteurs qui expliquent la performance de l’entreprise, financière pour arbitrer, et visuelle pour collaborer et servir de médiateur.
  • Déploiement et visualisation : Business Visualisation, des tableaux de bords et des présentations.
 
 
 
 
 
Rte
Data Scientist
avril 2022 – octobre 2022 Paris

Data Science appliquée au processus de planification des travaux : créer de la valeur par l’exploration et l’analyse de données brutes :

  • Création de requêtes SQL pour extraire des données de diverses bases de données départementales.
  • Traitement et analyse des données nécessaires à l’amélioration du ‘processus de planification’.
  • Création, publication et documentation d’un dashboard interactif en utilisant R Shiny.
  • Classification des ‘retraits d’ouvrages’ et précision de la consommation d’énergie à l’aide d’algorithmes de machine learning avec python.
 
 
 
 
 
Organisation mondiale de la santé
Formatrice en statistiques
août 2021 – août 2021 Tunisie
  • Animation de la partie pratique de la formation pour les cadres de l’Observatoire national de la sécurité routière.
  • Application en utilisant le langage R, les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles.
 
 
 
 
 
Laboratoire GREYC - Université de Caen, Normandie
Chercheuse en data mining
mars 2021 – août 2021 Caen, France
  • Analyse tactique des données de sports collectifs : Mise en place d’un algorithme basé sur les graphes dynamiques pour identifier les styles de jeu en détectant les modèles fréquents parmi les joueurs de sports collectifs.
  • Application de l’algorithme aux données de la coupe du monde de handball de Qatar 2015.
  • Participation à la rédaction d’un document de recherche.
 
 
 
 
 
R-Ladies Tunis
Membre actif
janvier 2021 – août 2021 Tunisie
  • Contribuer à l’organisation de conférences et d’ateliers en utilisant le langage R.
  • Faire des affiches, communiquer et publier nos événements et notre matériel (enregistrements, codes, diapositives) sur nos réseaux sociaux.
  • Contacter et accueillir des conférenciers et des formateurs pour promouvoir l’utilisation de la langue R dans le monde entier.
 
 
 
 
 
One to One for Research and Polling
Data Analyst
juillet 2020 – août 2020 Tunisie

Etude KAP sur la petite enfance en Tunisie : En partenariat avec l’UNICEF, la Tunisie a eu recours à la réalisation d’une enquête KAP pour l’éducation parentale (2018) en relation avec la Stratégie Nationale Multisectorielle pour le Développement de la Petite Enfance. Mes missions étaient :

  • Evaluation et analyse des connaissances et des pratiques des parents tunisiens en matière de nutrition, de santé, d’éducation des petits enfants.
  • Analyser les données et créer des graphiques explicatifs.
  • Calcul des indicateurs et mise en place de tableau de bord R shiny.

Certificats

WHO
Les statistiques au service de la sécurité routière
Animer la partie pratique de la formation pour des cadres de l’Observatoire national de la sécurité routière à l’aide de statistiques et de la programmation R.
Voir certificat
ETS
TOEIC
Voir certificat
Data camp
Introduction au Deep Learning avec Keras
Voir certificat

Projects

*
Site web personnel
Site web personnel développé avec le langage R.
Application Shiny pour le secteur de l’énergie
Améliorer les performances du processus du système de transmission grâce à l’analyse des données et au machine learning.
Détection des chutes à l’aide de l’apprentissage automatique
Utilisation des algorithmes d’apprentissage automatique et comparaison des résultats.
Crypto-prediction
Prédiction du prix des crypto-monnaies.
Reconnaissance des langues écrites
Utilisation d’algorithmes d’apprentissage non supervisé pour reconnaître les langues écrites.
ShortPath
Recherche du plus court chemin - Application à la réduction d’images et à la création de package R.
Tableau de bord de suivi de Covid-19 en Tunisie
Ce dashboard onne un aperçu de l’épidémie 2019 de Coronavirus COVID-19 en Tunisie.

Précédents et récents talks

Contactez moi