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Zie Mamadou Coulibaly | Data Scientist, Data Engineer, Cloud & Remote Server Admin.

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À propos   |   Projets clés   |   Stack & Toolbox   |   Statistiques   |   Activité Snake   |   Contact


🚀 À propos de moi

Je suis Zie Mamadou Coulibaly, Ingénieur en Data Science & Data Engineering, spécialisé en Cloud Computing et Administration de Serveurs Distants. Je conçois et opère des architectures de données complètes et résilientes, de la capture de télémétrie physique à l'hébergement sécurisé sur serveurs distants et au déploiement de modèles d'Intelligence Artificielle de pointe.

Mon travail allie modélisation prédictive avancée, pipelines de données massifs, administration système Linux et MLOps, avec une solide expertise sur les environnements distribués, les séries temporelles et l'IoT.


🧠 Intelligence Artificielle & Modélisation

▹ Méthodologies : Deep Learning, Machine Learning supervisé & non-supervisé, Computer Vision, Séries Temporelles
▹ Rigueur & Explicabilité : Interprétabilité algorithmique (SHAP, LIME), surveillance de dérive de données et validation statistique
▹ Objectif : Modèles performants, robustes et taillés pour la production

🔄 Data Engineering & Systèmes Distribués

▹ Architectures : Pipelines ETL/ELT haut débit, architectures Data Lakehouse / Data Warehouse
▹ Orchestration & Stockage : Workflows résilients avec Apache Airflow, bases relationnelles et analytiques (PostgreSQL, Snowflake, PostGIS)
▹ Objectif : Flux de données fiables, idempotents et hautement disponibles

☁️ Cloud Computing & Admin Serveurs Distants

▹ Administration Serveurs Linux : Gestion de serveurs distants (Ubuntu Server, Debian, VPS & dédiés), automatisation Bash, accès sécurisé SSH & durcissement système (UFW, Fail2ban)
▹ Réseau & Reverse Proxy : Configuration Nginx, routage, certificats SSL/TLS automatiques (Certbot) et load balancing
▹ Cloud & Stockage : Déploiement multi-environnements (AWS, GCP, stockage S3/MinIO) et gestion des ressources

⚙️ MLOps, DevOps & Déploiement Continu

▹ Conteneurisation : Isolation et reproductibilité via Docker, Docker Compose & gestion via Portainer
▹ Cycle de vie du ML : Tracking d'expériences, comparaison et registry de modèles avec MLflow
▹ Automatisation : Pipelines CI/CD industriels avec GitHub Actions pour tests, builds et déploiements sans interruption

📡 Systèmes Connectés, IoT & Edge Computing

▹ Télémétrie & Capteurs : Acquisition et streaming en temps réel, protocoles IoT légers (MQTT, WebSockets, APIs REST)
▹ Systèmes Embarqués : Intégration sur cibles matérielles (Raspberry Pi, Arduino) et edge processing pour l'Agritech de précision et la veille environnementale


💡 Projets Sélectionnés

Pipeline complet de Machine Learning conteneurisé intégrant la validation automatique des données, l'entraînement et l'évaluation continue.

Pipeline d'ingestion et de transformation de données environnementales et de pollution spatiale avec Airflow et PostgreSQL.

Environnement de tracking d'expériences complet avec serveur MLflow, PostgreSQL et stockage d'artefacts MinIO via Docker Compose.

Conception de solutions agritech avec calibrage de capteurs d'humidité de sol et passerelle IoT Raspberry Pi pour l'agriculture connectée.


🛠️ Boîte à outils & Stack Technique

☁️ Cloud Computing & Administration de Serveurs Distants

Linux Server Ubuntu Server Debian AWS GCP SSH Remote Admin Nginx Reverse Proxy Portainer

💻 Langages & Core Programming

Python SQL TypeScript JavaScript Bash C++ Java

🧠 Data Science, Machine Learning & IA

PyTorch TensorFlow Scikit-Learn Pandas NumPy OpenCV XGBoost

🔄 Data Engineering, Big Data & Bases de Données

Apache Airflow Apache Spark Apache Kafka PostgreSQL Snowflake MongoDB MinIO

⚙️ MLOps, DevOps & Conteneurisation

Docker Docker Compose MLflow Git GitHub Actions

📡 IoT, Embarqué, Web & Business Intelligence

Raspberry Pi Arduino MQTT FastAPI React Power BI Streamlit


📈 Activité GitHub en temps réel

Les indicateurs suivants sont générés et actualisés automatiquement :

Zie Mamadou GitHub Stats

Zie Mamadou GitHub Streak and contribution activity

Répartition des langages sur l'ensemble des dépôts

Zie Mamadou Top Languages

Les pourcentages sont calculés en fonction du langage principal de chaque dépôt public (hors forks).


🐍 Snake de Contributions

Snake animation

⏱️ Dépôts récemment mis à jour

Repository Main language Last push
Github_profile_Mamadou Jupyter Notebook 2026-10-22
counting_people Not specified 2025-05-02
-Voting-Bagging-random-forest Jupyter Notebook 2023-09-28
etl_airflow Jupyter Notebook 2023-09-10

💭 Inspiration Dev

Daily Dev Quote

🤝 Un projet data, IA, Cloud ou une opportunité de collaboration ?

Je suis disponible et à l'écoute d'opportunités à fort impact technique en :
🚀 Data Science & Intelligence Artificielle  ✦  🔄 Data Engineering & Big Data
☁️ Cloud Computing & Architecture MLOps  ✦  🖥️ Administration de Serveurs Distants (Linux / Nginx / SSH)


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