Supply Chain

Gestion des stocks, prévision de la demande, approvisionnement, suivi des KPI et optimisation des processus logistiques.

Analyse de données

Python, Pandas, NumPy, nettoyage, préparation, exploration et interprétation des données afin de répondre aux besoins métier.

Bases de données

SQL, SQLite, jointures, agrégations, contrôle de la qualité des données et création de requêtes adaptées aux analyses.

Data visualisation

Power BI, Matplotlib, Plotly, tableaux de bord, graphiques et techniques de Data Storytelling.

Prévision et forecasting

Analyse des séries temporelles, Prophet, SARIMA, SARIMAX et XGBoost pour anticiper les ventes et la demande.

Machine Learning

Régression linéaire, K-Means, segmentation, clustering et utilisation de modèles prédictifs.

Évaluation des modèles

MAE, RMSE, MSE, coefficient R², comparaison des modèles et interprétation des performances.

Excel et reporting

Tableaux croisés dynamiques, formules avancées, Power Query, reporting automatisé et suivi des KPI.

Gestion de projet

Analyse des besoins métier, cahier des charges, organisation, documentation et veille technologique.