Nizar Soilihi

Data Scientist | ML Engineer

Polyvalent, curieux, autonome et passionné par la connaissance. Je conçois, développe et déploie des solutions data-driven afin de transformer vos données en solutions concrètes (prédictions, automatisations, etc.) essentielles pour la prise de décisions stratégiques.

Découvrez mes réalisations les plus récentes

📦 Application Web de Gestion Inventaire

Business Intelligence

📩 Détection intelligente de Spams SMS

NLP

🏥 Application Web de Gestion hospitalière

Business Intelligence

Liste non exhaustive de quelques projets

Classification d'images

Computer Vision

Statistiques descriptives avec R

Logiciel

Diagnostic de la qualité d’un modèle

Machine Learning

Descente de gradient

Machine learning & Deep learning

Classification de signaux sonar

Algorithme Stochastique & Machine Learning

Simulation de données

Algorithme Stochastique

🎯 Compétences Fondamentales

Statistiques descriptives	Mesures statistiques, analyse des distributions des données et analyse exploratoire des données.
Modélisation statistique	Régressions : linéaire et logistique (binaire/multiclasse) avec variables explicatives quantitatives et qualitatives Tests d’hypothèses : tests t pour les coefficients, test F global, tests de rapport de vraisemblance,... Vérification des hypothèses : normalité des résidus, homogénéité de la variance, indépendance Transformation des variables explicatives et de la variable cible, sélection des caractéristiques, évaluation et validation des modèles ANOVA
Tests statistiques	Z-test, test t de Student (indépendant et apparié), test de Welch Tests du χ² : test d’indépendance, test d’ajustement Test exact de Fisher, test de McNemar,...
Analyse multivariée	ACP, AFC, clustering (k-means, hiérarchique), ....
Optimisation mathématique et algorithmes d'optimisation	Moindres carrés (OLS), Descente de gradient, Algorithme de Robbins-Monro, Recuit simulé, ...

Machine Learning Avancé: Méthodes & Algorithmes

Apprentissage Supervisé	Régression, classification (arbres, forêts aléatoires, XGBoost, SVM,..)
Apprentissage Non-Supervisé	Clustering (k-means, DBSCAN, GMM), réduction de dimension (PCA, t-SNE, UMAP)
Deep Learning	CNN (vision par ordinateur), RNN/LSTM (séquences)
Traitement NLP	Embeddings (Word2Vec, BERT) et classification
Validation de Modèles	Méthodes : validation croisée (k-fold, leave-one-out), validation croisée généralisée Rééchantillonnage : méthode bootstrap Métriques : Accuracy, AUC-ROC, AUC-PR, F1-score, précision, rappel, RMSE, MAE, MSE, R² ajusté, log loss,...

Statistiques bayésiennes et Algorithmes Stochastiques

Inférence bayésienne	Distributions a priori et a posteriori, vraisemblance, modèles bayésiens
Méthodes MCMC	Algorithmes : Metropolis-Hastings, Échantillonnage de Gibbs Techniques : burn-in, thinning
Convergence des chaînes de Markov	Diagnostics de convergence (R̂ de Gelman-Rubin, trace plots, autocorrélation, effective sample size)

🖥️ Compétences Techniques

R/Python	Capacité professionnelle complète
Bases de données	Systèmes relationnels : MySQL, PostgreSQL, SQLite SQL avancé : fonctions de fenêtrage (window functions), CTE, optimisation des requêtes Bases NoSQL Modélisation des données et optimisation
DataViz & Reporting	ggplot2, Plotly, Shiny, Matplotlib, Seaborn, RMarkdown, Quarto,...
Déploiement & Cloud	Conteneurisation (Docker), cloud (AWS, GCP), API ( Plumber, Flask, FastAPI )

Mes offres de services

Cours particuliers

À partir de 1200€

Initiation aux logiciels R & Python
Cours sur mesure en data science de A à Z
Supports pédagogiques : PDF, scripts R et Python,...
Création de portfolio valorisant vos compétences

Développement

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Pipelines ML
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Expertise Bayésienne

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Inférence bayésienne (décision sous incertitude)
Simulation MCMC (scénarios complexes)
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