Hello !👋

I’m Nouhaila ;
Building the bridge between data and insights.

Qui suis-je ?

Passionnée par les données et l’innovation, je suis Ingénieure d'État en informatique et ingénierie des données, avec un Master 2 en ingénierie mathématique pour la science des données. Mon parcours est marqué par plusieurs expériences de stages enrichissantes, où j'ai eu l'opportunité de mettre en pratique mes compétences techniques et d'approfondir ma compréhension des enjeux métier.

Aujourd'hui, je suis à la recherche d'une opportunité stimulante en tant que Data Analyst ou Ingénieure BI, où je pourrais déployer mon expertise dans l’analyse et l’exploitation des données pour résoudre des problématiques complexes et contribuer à la performance des entreprises.

Disponible immédiatement, je suis motivée à relever de nouveaux défis et à apporter des solutions innovantes grâce à ma maîtrise des outils de data science, machine learning et business intelligence.

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Voyage au Cœur de mes Réalisations Data

Plongez au cœur de mes réalisations en data analytics et visualisation. À travers ces projets, j’ai exploré des problématiques variées, transformé des données en leviers d'action, et conçu des solutions interactives et percutantes. Chaque projet témoigne de mon savoir-faire technique et de mon approche analytique orientée résultats.

Analyse Marketing Data-Driven

ShopNova, un magasin en ligne, fait face à une baisse de l'engagement et des taux de conversion malgré des campagnes marketing. J'ai réalisé une analyse en utilisant SQL pour exploiter les données, Python pour l'analyse des sentiments des avis clients, et Power BI pour visualiser les résultats. L'analyse a révélé des variations saisonnières dans les conversions et une baisse d'engagement sur les réseaux sociaux. Des recommandations ont été faites pour améliorer le parcours client, renforcer l'engagement et traiter les avis négatifs, afin d'optimiser les performances marketing.

Outils utilisés : Python SQL Power BI

Accomplishment 01 Voir le projet Voir le rapport

Optimisation des Stratégies de Crédit : Analyse des Profils Clients et Identification des Segments à Risque

Ce projet vise à optimiser l’octroi de crédit en identifiant les profils clients les plus sûrs et les segments à risque élevé. Grâce à une analyse complète des données, incluant la sélection de variables clés, l’ingénierie des caractéristiques, et le traitement des anomalies, il explore trois axes :

  • La segmentation des clients par taux de défaut.
  • L’évaluation des seuils sûrs pour les prêts.
  • L’identification d’opportunités parmi les demandes refusées.

Les résultats permettent de formuler des recommandations stratégiques pour réduire les risques et améliorer les performances financières.

Outils utilisés : Python

Accomplishment 02 Voir le projet

Analyse des Chaînes YouTube Scientifiques via l'API YouTube

Ce projet explore les secrets du succès de chaînes YouTube populaires dans le domaine scientifique grâce à l'analyse de données collectées via l’API YouTube. J’ai utilisé Python pour extraire des métriques clés (abonnés, vues, vidéos publiées) et identifier des tendances captivantes à travers des visualisations claires et intuitives.

Points saillants :

  • Classement des vidéos les plus visionnées et les plus appréciées.
  • Analyse de l’évolution des publications et de l’engagement au fil du temps.
  • Mise en évidence des corrélations entre vues, likes et commentaires.
  • Création de visualisations pour synthétiser les performances des chaînes.
Outils utilisés : Python

Accomplishment 03 Voir le projet

Automatisation du Suivi des Prix sur Amazon

Ce projet automatise le suivi quotidien des prix d’un produit Amazon en utilisant requests, BeautifulSoup, et Selenium pour contourner les CAPTCHA. Les prix sont archivés dans un fichier CSV, et une alerte par e-mail est envoyée si le prix passe sous un seuil défini. Entièrement automatisé, il offre une solution pratique pour surveiller les opportunités d'achat.

Outils utilisés : Python

Accomplishment 04 Voir le projet

Analyse des ventes avec Excel

Dans ce projet, j'ai conçu un tableau de bord dynamique sous Excel pour l’analyse des ventes. En utilisant des données maîtres et des données transactionnelles, j'ai créé des pivot tables pour calculer des indicateurs clés tels que le total des ventes, le profit et le pourcentage de profit. J'ai généré des graphiques interactifs permettant une visualisation claire et détaillée des performances commerciales. Le tableau de bord inclut des filtres personnalisés par mois, année, type de vente et mode de paiement, offrant ainsi des insights approfondis sur les produits, catégories et tendances de vente. Ce projet a mis en avant mes compétences en analyse de données et en création de solutions interactives efficaces avec Excel.

Outils utilisés : Excel

Accomplishment 05 Voir le projet

Bike Sales Dashboard : Analyse et Visualisation des Données

Dans ce projet, j'ai développé un tableau de bord interactif pour analyser les ventes de vélos en utilisant Excel. Les données ont été nettoyées et préparées en appliquant des techniques comme la suppression des doublons et les recherches/remplacements. J'ai créé des pivot tables pour regrouper et résumer les données, en ajoutant des visualisations dynamiques telles que des graphiques pour analyser les revenus moyens, les tranches d'âge, et les distances parcourues par client.
Le tableau de bord permet une exploration interactive à l'aide de filtres basés sur des dimensions clés telles que le statut marital, la région ou le niveau d'éducation. Ce projet illustre mes compétences en préparation des données, en analyse visuelle et en création de tableaux de bord intuitifs avec Excel.

Outils utilisés : Excel

Accomplishment 05 Voir le projet

Ces exemples ne sont qu’une partie de mon parcours en tant que Data Analyst. Pour découvrir l’intégralité de mes projets et voir comment j’aborde des problématiques variées avec passion et précision, rendez-vous sur mon GitHub !

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Mon Univers Technique : Compétences et Outils

À chaque projet, une technologie, une stratégie. Explorez l’arsenal d'outils que j’utilise pour donner vie aux données et apporter des solutions innovantes et fiables.

Python Python
SQL SQL
Matlab Matlab
MongoDB MongoDB
Power BI Power BI
Excel Excel
Tableau Tableau
Talend Talend
SAP SAP
Statistiques Statistiques
Machine Learning Machine Learning
Deep Learning Deep Learning
NLP NLP
UML UML
Merise Merise

Ce Qui Me Rend Plus qu’une Analyste

Être analyste, c’est plus qu’une question de technique. Mes soft skills me permettent d’apprendre, de collaborer et de m’adapter pour relever tous les défis. Voici les qualités qui m’aident à aller plus loin :

  • Curiosité et apprentissage continu
  • Résolution de problèmes avec logique
  • Collaboration et esprit d'équipe
  • Adaptabilité et flexibilité
  • Gestion du temps et organisation
  • Attitude positive et motivation

Script pour le Succès : Career.py, Construire ma Carrière Data 

									
# Data Analyst Career Journey 🚀

import passion
import perseverance
import creativity

def find_opportunities(skillset, network):
	# A function to find the best opportunities based on skills and connections.
	opportunities = []
	for connection in network:
		if connection.relevance(skillset):
			opportunities.append(connection.open_position())
	return opportunities

def keep_learning():
	# A function to keep up-to-date with the latest tools and techniques.
	while True:
		print("📊 Practicing Python, SQL, Power BI, and Machine Learning...")
		print("📈 Exploring new datasets and solving real-world problems!")
		yield "Growth"

# Initiate career boost
data_analyst = "Future Expert"
while True:
	opportunities = find_opportunities(["Python", "SQL", "Visualization"], 
	network=["LinkedIn", "GitHub", "Networking Events"])
	if opportunities:
		print(f"🚀 Applying for {len(opportunities)} amazing roles!")
		break
	keep_learning()

print(f"🌟 {data_analyst} journey is just getting started! 🚀")
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