🔬 Outils Scientifiques

Écosystème technologique
pour l'analyse et la recherche

Vue d'ensemble

La recherche et l'analyse de données s'appuient sur un écosystème technologique riche incluant des outils de calcul, d'analyse statistique et de visualisation.

Je développe mes compétences avec une gamme d'outils scientifiques pour l'analyse de données, le machine learning et les projets académiques.

🧮 Calcul Scientifique & HPC

⚡ Computing Frameworks

NumPy & SciPy

  • Calcul vectorisé optimisé (BLAS/LAPACK)
  • Algèbre linéaire haute performance
  • Traitement de signal et statistiques
  • Intégration numérique et optimisation

Parallel Computing

  • MPI - Calcul distribué multi-nœuds
  • OpenMP - Parallélisation shared-memory
  • CUDA - Accélération GPU NVIDIA

📈 Analyse Statistique Avancée

📊 R Ecosystem

Core Statistics

  • ggplot2 - Visualisations publication-ready
  • R Markdown - Rapport dynamique
  • shiny - Applications web interactives

🐍 Python Scientific

Statistical Libraries

  • scikit-learn - Machine learning
  • scipy.stats - Tests statistiques

Specialized Tools

  • pingouin - Statistiques simplifiées
  • networkx - Analyse de réseaux

🤖 Machine Learning for Science

🧠 Deep Learning Frameworks

  • PyTorch - Recherche et prototypage rapide
  • TensorFlow/Keras - Production et déploiement
  • Hugging Face - NLP et transformers
  • Lightning - Organisation code PyTorch

🔬 Scientific ML Libraries

  • RDKit - Chimie computationnelle
  • DeepChem - Chimie computationnelle
  • PyTorch Geometric - Graph neural networks

🎯 AutoML & Optimization

  • AutoML-Zero - Automated ML discovery

🔍 Interpretability & Fairness

  • LIME - Local interpretable explanations
  • Tensorboard - Visualisation des métriques et des graphes

🔬 Projets Scientifiques Réalisés

🔍 Détection d'Hypovigilance

Objectif : Analyse de signaux physiologiques pour détecter l'hypovigilance

Stack technique : Python + PyTorch + Pandas + Matplotlib + Jupyter

Data Science

Signaux temporels
Machine Learning

Outils

Jupyter Notebooks
Version control Git

Résultats

Classification efficace
Analyse physiologique

📈 Analyse Prédiction Bourse

Objectif : Prédiction financière via RNN et LLM avec analyse journalistique

Stack technique : Python + RNN + LLM + Jupyter + Git

IA/ML

Réseaux de neurones
Traitement NLP

Données

Séries temporelles
Données journalistiques

Innovation

Fusion multi-sources
Prédiction avancée

🔍 Méta-descripteurs de Graphes

Objectif : Caractérisation automatique de datasets de graphes complexes

Stack technique : Python + NetworkX + Pandas + Git + Jupyter

Algorithmes

Fouille de graphes
Analyse structurelle

Recherche

Méta-analyse
Descripteurs innovants

Impact

Automatisation
Caractérisation précise

🎯 Best Practices & Standards

♻️ Reproducible Science

  • Containerisation Docker/Singularity
  • Documentation workflows automatisée
  • Environment management (conda, pip)

⚡ Performance Optimization

  • Profiling systématique code critique
  • Parallélisation intelligente
  • Memory-efficient algorithms

🤝 Collaboration & Sharing

  • APIs RESTful documentées (OpenAPI)
  • Notebooks reproductibles partagés
  • Continuous integration scientifique

🎓 Formation & Veille Technologique

Formation continue sur les dernières avancées en calcul scientifique, participation à des conférences spécialisées (SciPy).

Contribution open source à des projets communautaires et développement d'outils spécialisés.

Mentoring d'équipes de recherche pour adopter les meilleures pratiques en data science et développement scientifique.