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Maouloud3-0/README.md

Bonjour, je suis Gaoussou Konta 👋

Data Science · Machine Learning · MLOps

Étudiant en Master 2 Sciences et Ingénierie des Données à l'Université de Toulouse
À la recherche d'une alternance de 12 mois en Data Science ou Machine Learning, avec une orientation MLOps

Profil LinkedIn de Gaoussou Konta Portfolio GitHub Mobilité nationale

À propos

Mon positionnement principal est la Data Science orientée Machine Learning : comprendre un problème, préparer les données, construire et évaluer des modèles, puis rendre les résultats exploitables. Mes compétences en pipelines, conteneurisation et intégration continue me permettent aussi d'aborder la mise en production avec une logique MLOps.

Admis sur concours en 2020 à l'École Nationale d'Ingénieurs Abderhamane Baba Touré (ENI-ABT) de Bamako, j'y ai suivi une année du cycle Génie informatique. J'ai ensuite rejoint la France en 2021 pour suivre un BUT Science des Données à l'IUT de Perpignan. Cette formation m'a permis d'effectuer un stage de trois mois en deuxième année, puis une alternance de douze mois en troisième année. Après la validation de mon M1, je poursuis aujourd'hui en M2 Sciences et Ingénierie des Données (SID) à l'Université de Toulouse.

  • 🎯 Recherche : alternance de 12 mois
  • 🧭 Positionnement : Data Science, Machine Learning et MLOps
  • 🏥 Expérience avec des données de santé et des problématiques d'aide à la décision
  • 🚗 Mobilité nationale et permis B

Stack technique

Langages et analyse

Python R SQL Pandas NumPy scikit-learn TensorFlow Keras

Données, MLOps et déploiement

PostgreSQL SQLite MongoDB Neo4j BigQuery Databricks Docker Airflow Git GitLab Bash CI/CD

Visualisation et applications

Power BI Tableau Streamlit Plotly D3.js

Projets à découvrir

Projet Orientation métier et objectif Stack principale
🔭 DeepMessier Classifier Machine Learning / Computer Vision — classifier des objets astronomiques à partir d'images Python, TensorFlow, Keras, CNN
⚡ France Charging Points Forecast Data Analysis / Forecasting — analyser et projeter les infrastructures françaises de recharge Python, Pandas, Folium, séries temporelles
🏠 California Housing ML Pipeline Data Science / Machine Learning — construire un pipeline de régression et comparer les modèles Python, scikit-learn, ML
🩺 HouseMD Knowledge Graph ETL Data Engineering / Knowledge Graph — modéliser épisodes, personnages et cas médicaux Python, SQLite, Neo4j, D3.js
🗳️ France Elections Media Dynamics Data Analysis / BI — étudier longitudinalement élections et sujets audiovisuels Python, Pandas, Plotly, Streamlit
🧠 Observatoire TND PubMed Data Engineering / BI — construire un pipeline bibliométrique sur les troubles du neurodéveloppement PubMed, Python, SQLite, Power BI

Projets complémentaires

  • Data Engineering / NoSQL — Postgres to Mongo Migration : migration automatisée de PostgreSQL vers MongoDB.
  • NLP / Machine Learning — MovieComments NLP : collecte et classification de sentiments sur des critiques de films.
  • Data Analysis / BI — ClimateScope Dashboard : analyses multivariées et tableau de bord climatique sous R Shiny.

Expériences

Domino's Pizza — Stage Data Science en cours, du 20 juin au 31 août 2026

  • Conception d'un outil de prévision de la consommation hebdomadaire des produits du magasin à partir de l'historique des ventes.
  • Comparaison de trois approches de séries temporelles : modèle autorégressif, modèle saisonnier et référence naïve fondée sur la consommation du même jour ou de la semaine précédente.
  • Développement d'une application Streamlit permettant d'importer le fichier source Excel, d'extraire les données utiles et de sélectionner le modèle de prévision.
  • Ajout d'une option de réentraînement afin d'actualiser les modèles avec de nouvelles données de vente.

DREES — Apprenti Data, novembre 2023 à septembre 2024

  • Prétraitement et conception de pipelines pour des données de santé issues du SNDS.
  • Modélisation prédictive de la consommation de soins avec des méthodes de deep learning.
  • Travaux sur la santé mentale à partir de l'enquête EpiCov.
  • Contribution à une publication scientifique sur les troubles mentaux.

Cathare Arts Martiaux — Stage Data, avril à juin 2023

  • Conception d'une base relationnelle pour les inscriptions et paiements.
  • Mise en place d'un processus ETL et d'indicateurs de pilotage.
  • Création de tableaux de bord pour l'aide à la décision et le suivi marketing.

Formation

Activité GitHub

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