Portfolio
Enzo
Selvaratnam
Étudiant en BUT Science des Données · Futur Data Scientist
À propos de moi
Bonjour ! Je suis actuellement en deuxième année de BUT Science des Données à l'IUT de Villetaneuse.
Je suis particulièrement intéressé par la science des données, notamment par l'analyse mathématique des données et la manière dont elles permettent de comprendre et modéliser la réalité.
Je souhaite devenir Data Scientist afin de développer des modèles prédictifs innovants capables de répondre à des problématiques concrètes.
Parcours
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BUT Science des Données
Parcours exploration et modélisation statistique (EMS)
-Mathématiques et statistiques : Analyse par sondage (Sphinx), Algèbre, Probabilités,
Statistique descriptives et inférentielles, Tests d'hypothèses, Régression, Séries temporelles, échantillonage.
-Reporting / programmation : Algorithmique, Programmation (Python,R,HTML), Dataviz (Excel, Tableau, PowerBI),
Développement d’outils décisionnels.
-Bases de données / Data : Modélisation relationnelle, SQL, Entrepôts de données (PostgreSQL, Metabase),
NoSQL, Qualité des données et préparation de données.
-Transversal : Anglais d’entreprise, Communication professionnelle, économie (comptabilité, Analyse de la stratégie d'entreprise),
Création et gestion d’entreprise, Droit du numérique et protection des données (RGPD).
Baccalauréat Général
Mention assez bien · Spécialités : Mathématiques & SES
Expérience
Stagiaire Chargé d'études statistiques
Automatisation de traitements de données sous Excel
avec VBA et Power Query
Collecte et structuration de données multi-sources (fréquentation, RH, KPI, comptables) via QlikView
Exploitation des données et documentation en vue de rajouter dans Jedox
Création de dashboards Excel automatisé avec suivi des indicateurs clés
Pourquoi la Science des Données ?
La Science des données est un domaine qui m'attire profondément, notamment en raison du grand nombre de compétences transversales qu'elle requiert et de l'impact qu'elle peut avoir sur notre société.
Ce qui me passionne particulièrement, c'est la manière dont elle combine mathématiques, statistiques et programmation, des matières que j'ai toujours aimées, avec une capacité à réfléchir de façon analytique.
Dans un monde de plus en plus numérique, savoir collecter, traiter, analyser et interpréter les données ouvre la voie à de meilleures décisions, dans le secteur privé comme public.
Objectifs
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Court terme
Terminer mon BUT avec d'excellentes notes afin d'augmenter mes chances d'obtenir une alternance et de poursuivre mes études dans une école d'ingénieur ou en Master.
Je compte continuer à m'investir dans les SAE et me former en parallèle, car l'apprentissage continu est indispensable.
Moyen terme
Intégrer une école d'ingénieur en alternance après le BUT, pour allier connaissances théoriques solides et expérience de terrain concrète.
Long terme
Devenir un data scientist reconnu, capable de relever des défis complexes et de mener des projets innovants à forte valeur ajoutée.
Mon évolution
Au fil de ma formation, ma vision s'est affinée. Dès le BUT 1, je savais vouloir travailler dans la data. Les projets réalisés m'ont permis de mieux cerner ce qui m'attire. Aujourd'hui, je sais que je souhaite évoluer vers un métier de Data Scientist en rejoignant une école d'ingénieur.
Compétences
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Traiter
Cette compétence consiste à gérer tout le parcours de la donnée, de son stockage dans un système d'information jusqu'à sa préparation pour l'analyse. L'objectif est de transformer des sources brutes et parfois désordonnées en un "entrepôt de données" propre et structuré pour aider l'entreprise à prendre des décisions.
Projets associés : SAE X.X
Analyser
Cette compétence consiste à explorer, modéliser et interpréter des données pour en extraire de la valeur et répondre à des questions complexes. L'objectif est de passer de la simple donnée traitée à une compréhension précises (tendances, corrélations, prévisions) afin d'orienter les choix stratégiques d'une organisation.
Projets associés : SAE X.X
Valoriser & Modéliser
Cette compétence consiste à transformer les analyses statistiques en messages clairs, visuels et convaincants pour les décideurs. L'enjeu est de choisir le bon support (rapport, tableau de bord, présentation orale) et la bonne mise en forme (Data Visualisation) pour que les résultats soient immédiatement exploitables par des non-experts.
Projets associés : SAE X.X
Compétences transversales
Certifications
Test of English for International Communication-TOEIC
Score : 890/980
- Listening 490/485 | Reading 400/495
Project BIP Hackathon DataViz
Projets
Projet tableau de bord
Création d’un tableau de bord interactif à partir d’une base de données sur les étudiants de l’IUT de Villetaneuse
Voir sur GitHubProjet SQL Reporting
L'objectif de ce projet était de déployer un environnement complet d'analyse de données en utilisant PostgreSQL pour le stockage des données et Metabase pour la visualisation et le reporting
Voir sur GitHubProjet Analyse de données, reporting et datavisualisation
Le projet portait sur l'étude des émissions mondiales de CO₂ et des gaz à effet de serre afin de comprendre leur évolution dans le temps et leur répartition géographique.
Voir sur GitHubProjet échantillonage sur Usage IA étudiants
Dans le cadre de ce projet, nous avons mené une étude statistique visant à analyser l'impact de l'Intelligence Artificielle sur le bien-être, l'autonomie et la gestion du stress des étudiants.
Voir sur GitHubProjet Classification Bancaire
Nous avons travaillé sur un jeu de données (récupéré sur Kaggle) regroupant les comportements financiers de 8 950 détenteurs de cartes de crédit sur une période de 6 mois.
Voir sur GitHubMe contacter
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