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Neezynj/README.md

Salut, moi c'est Nils 👋

Étudiant en BUT 3 Science des Données (Parcours EMS) 📊

Spécialisé dans l'analyse statistique, la modélisation et la valorisation des données.

🚀 À propos de moi

  • 🏫 Actuellement en 3ème année de BUT SD à l'IUT de Carcassonne - UPVD.
  • 🎯 Je me passionne pour la transformation de données brutes en décisions stratégiques.
  • 📉 Mon parcours EMS m'a permis de me spécialiser dans l'analyse de données et la statistique.
  • 💼 Apprenti Data Engineer chez BNP Paribas depuis septembre 2025.

🛠 Compétences Techniques

🧠 Data Science & Stats

PythonPandasScikit-LearnKerasTensorFlowHuggingFacespaCyOpenCVBeautifulSoupRSAS

📊 Visualisation & BI

Power BiTableauShinyStreamlit

💾 Data Management & ETL

PostgresMongoDBNeo4jTalendDataiku

📂 Projets Phares

Voici quelques-uns de mes travaux réalisés en BUT ou en autonomie :

  • Sentiment Analysis & RAG Assistant : Pipeline NLP complet incluant du scraping, une étude comparative de classification (BERT vs Lexique FEEL) et un assistant intelligent (RAG) avec recherche hybride (FAISS/BM25) sur le référentiel BUT SD. 🤖
  • SQL to NoSQL Migration Pipeline : Automatisation d'un flux ETL complet (PostgreSQL vers MongoDB) avec détection différentielle des données (Delta) et interface CRUD en Python. 🔄
  • France EV Mobility 2040 : Dashboard R Shiny de modélisation prédictive (modèle de Verhulst) et analyse spatiale du parc électrique français et de son réseau de bornes. 🚗
  • EasyMapWebsite : Visualisation cartographique interactive. 🗺️

📫 Me contacter

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  1. sentiment-analysis-rag-butsdsentiment-analysis-rag-butsdPublic

    🎬 NLP Pipeline: AlloCiné Sentiment Analysis (FEEL vs BERT) & Hybrid RAG Assistant for the French BUT SD curriculum. 🚀 Built with Python & Streamlit.

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    🔄 Automated ETL Pipeline (SQL to NoSQL) | Seamless PostgreSQL to MongoDB migration with differential data detection and Python CRUD interface.

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    ⚡ Dashboard interactif et modélisation prédictive du parc électrique français (2013-2040). Analyse de la fracture territoriale et des infrastructures de recharge (IRVE) via R Shiny & modèle de Verh…

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    Application de Web Mapping interactive développée en SAÉ (BUT 3 SD). Visualisation dynamique des flux quotidiens et points d'intérêt via Python et Folium.

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