Data Science & Analyse de données

Machine Learning & Deep Learning

Développement

Web & traitement de texte

• Sujet: Agent conversationnel qui donne accès à une visualisation de données publiques (INSEE, DGFIP) et de données Sfil concernant les risques environnementaux. Réalisé en 48h dans le cadre du hackaton H-GenAI organisé par Sia Partners, en collaboration avec AWS, Mistral AI et NVIDIA. Notre équipe a été classée seconde sur ce use case. Lien vers le projet
• Outils: Python, Mistral Large 2, Amazon Bedrock, HTML, Streamlit, API Géorisques

PDF de la présentation du TIPE

• Sujet: Application d'une technique de segmentation d'image par contours actifs paramétriques (Kass et al., Active contour models) pour l'analyse des mouvements. Noté 20/20 à l'issue des concours d'entrée aux grandes écoles d'ingénieurs. Lien vers le projet
• Outils: Python, TeX

• Sujet: Sujet proposé par SNCF Transilien dans le cadre du Challenge Data ENS 2025. Classé 3e/403 à la date du 22/03/2025. Lien vers le projet.
• Outils: Python, AutoGluon, Scikit-Learn, Pandas

• Sujet: Projet de programmation réalisé dans le cadre du cours d'algorithmique de première année à l'ENSAE Paris. Jeu d'appariement de cases sur une grille, les règles sont détaillées dans le README. Lien vers le projet
• Outils: Python, matplotlib, pygame

• Sujet: Mémoire réalisé dans le cadre de ma première année à l'ENSAE Paris : "Etre heureux, c’est un travail à plein temps". Noté 18/20. Lien vers le projet.
• Outils: SAS, TeX

• Sujet: Prédiction du niveau des nappes phréatiques en été pour aider les acteurs locaux à gérer leurs stocks d'eau. Projet réalisé en équipe de 6 et en 48h dans le cadre du Hackaton organisé par H!PARIS, l'Institut Polytechnique de Paris et HEC Paris. Lien vers le projet.
• Outils: Python, Scikit-Learn, TeX

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