📊 Analyse de Données

Compétences en traitement
et analyse de données

Vue d'ensemble

Formé en sciences des données avec un intérêt pour les applications biomédicales, j'apprends à traiter des datasets variés incluant données cliniques publiques, données de signaux physiologiques et datasets d'apprentissage automatique.

Mon apprentissage couvre les étapes essentielles de l'analyse de données : de l'exploration et nettoyage jusqu'à l'interprétation des résultats, en découvrant les bonnes pratiques et contraintes du domaine médical.

🔬 Types de Données Traitées

🏥 Données Cliniques

  • Comptes rendus médicaux - NLP et extraction d'entités
  • Données démographiques - Analyses de cohortes

🧬 Données Biologiques

  • Analyses de laboratoire - Biomarqueurs, sérologies
  • Données génomiques - Séquençage, variants
  • Métabolomique - Signatures métaboliques

📈 Signaux Physiologiques

  • ECG - Analyse de rythme cardiaque
  • EEG - Activité cérébrale, vigilance
  • Données de sommeil - Polysomnographie
  • Capteurs IoT - Monitoring continu
  • Images médicales - DICOM, segmentation

📈 Autres

  • Météorologique - Analyse de données climatiques
  • Sonores - Analyse de données sonores et retrait du bruit
  • Bourse - Analyse de données financières

🛠 Stack Technique

Manipulation de Données

Pandas

Maîtrise avancée : DataFrames complexes, operations groupées, time series, merge/join optimisés

Avancé

NumPy

Calculs vectoriels, algèbre linéaire, optimisation mémoire, broadcasting

Avancé

SciPy

Tests statistiques, optimisation, traitement de signal, interpolation

Avancé

Analyse Statistique

Seaborn

Visualisation de données, graphiques statistiques, intégration avec Pandas

Avancé

Pingouin

Tests statistiques robustes, ANOVA, corrélations, effect size

Avancé

🎯 Méthodes d'Analyse

📊 Analyse Exploratoire

  • Profiling automatisé des datasets
  • Détection d'outliers et valeurs aberrantes
  • Analyse de corrélations multivariées
  • Clustering pour identification de sous-groupes
  • Réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE)

🔍 Preprocessing Avancé

  • Gestion des données manquantes (MICE, KNN)
  • Normalisation adaptée aux données biologiques
  • Feature engineering domaine-spécifique
  • Harmonisation multi-centres
  • Correction de biais de sélection

📈 Modélisation Statistique

  • Modèles mixtes pour données longitudinales
  • Analyse de survie (Cox, Weibull)
  • Modèles bayésiens pour incertitude
  • Tests multiples avec correction FDR
  • Validation croisée stratifiée

🎲 Analyses Spécialisées

  • Analyses multi-omiques intégrées
  • Biomarqueurs composites

🏆 Projets Réalisés

Analyse et Prédiction Bourse

Contexte : Projet d'analyse financière via RNN et LLM utilisant les canaux journalistiques

Technologies : Python, RNN, LLM, analyse de sentiments, données temporelles

Résultats : Système de prédiction financière basé sur l'actualité et l'analyse technique

Profil Client & Prédiction Achats

Contexte : Système de profilage client et prédiction comportementale

Technologies : Python, machine learning, analyse comportementale, clustering

Résultats : Modèle prédictif pour optimiser les recommandations commerciales

Détection d'Hypovigilance

Contexte : Projet COMETE - Analyse de signaux physiologiques pour détecter l'hypovigilance

Technologies : Python, machine learning, preprocessing de signaux temporels

Résultats : Modèle de classification pour identifier les états d'hypovigilance

Classification CCAM

Contexte : Définition automatique de labels à partir de comptes rendus médicaux

Technologies : Python, NLP, classification automatique de textes médicaux

Résultats : Système de classification automatique de codes CCAM

Méta-descripteurs de Graphes

Contexte : Analyse de datasets de graphes et définition de méta-descripteurs

Technologies : Python, NetworkX, algorithmes de fouille de graphes

Résultats : Système de caractérisation automatique de datasets de graphes

Data Science Portfolio

Contexte : Collection de projets et analyses en science des données

Technologies : Python, Jupyter, Pandas, diverses bibliothèques ML

Résultats : Portfolio démontrant diverses compétences en analyse de données

🔒 Conformité et Sécurité

RGPD & Données de Santé

  • Anonymisation et pseudonymisation
  • Gestion des consentements
  • Audit trails et traçabilité
  • Minimisation des données

Bonnes Pratiques Cliniques

  • Validation statistique rigoureuse
  • Documentation des méthodes
  • Reproductibilité des analyses
  • Interprétation clinique

Standards Techniques

  • Chiffrement des données sensibles