Ikram Lasfari
Data Scientist / Data Analyst
Profil
Diplômée d'un Mastère en Pilotage de Projets en Intelligence Artificielle, je mets à profit mon expertise en data science, modélisation et visualisation de données, renforcée par une expérience pratique dans l'optimisation de la performance commerciale et opérationnelle. Doté d'un double profil Data Scientist / Data Analyst, je suis actuellement à la recherche d'un CDI et disponible immédiatement.
Compétences
Analyse et Modélisation
Data Visualisation
Bases de données et Cloud
Machine Learning et Deep Learning
Outils et Méthodes
Formations
Mastère Data et Intelligence Artificielle
Groupe Nexa — Titre RNCP Niveau 7 (Bac+5) : Cheffe de Projet Data et Intelligence Artificielle
Licence Informatique Industrielle
Université Le Havre Normandie
Certificats
Google Data Analytics – Certificat Professionnel
Coursera / Google
Cycle analytique complet : préparation et nettoyage des données, analyse exploratoire, visualisation, storytelling, R et étude de cas finale.
Certificat – Power BI Avancé
Groupe Numérique SNCF
Création de requêtes et intégration de données hétérogènes, conception de colonnes et mesures en DAX, construction de rapports interactifs et partage de tableaux de bord.
Badge de formation – Programmation SAS I : Les fondamentaux
SAS Training Platform (SAS Institute)
Bases du langage SAS, importation et manipulation de données, préparation des datasets pour l'analyse statistique.
EXPÉRIENCES PROFESSIONNELLES
Alternante Performance Data
Direction Commerciale et Marketing
SNCF Voyageurs TER Hauts-de-France
- ▪Conception et développement d'un outil stratégique d'aide à la décision combinant Machine Learning et visualisation Power BI, permettant d'améliorer de 3 à 5 % le taux d'occupation sur certaines lignes grâce à une meilleure répartition des billets promotionnels.
- ▪Production de retours d'expérience (REX) et analyse des ventes (chiffre d'affaires, trafic, segmentation) afin d'évaluer la performance des offres et d'alimenter les décisions marketing et pricing.
- ▪Participation à la conception et à l'automatisation de dashboards Power BI (DAX, mises à jour automatiques) pour faciliter le pilotage des KPI clés des Directions de Ligne.
- ▪Rédaction en Markdown, via l'outil Curseur, de la documentation du projet d'aide à la décision (méthodologie, besoins fonctionnels, cas d'usage) pour accompagner son cadrage et son déploiement.
Référentes
Alternante Data et Supply Chain
Tissus Techniques Indémaillables, Roubaix
- ▪Analyse des données d'approvisionnement sous Excel, incluant le nettoyage, la structuration et la création de Tableaux Croisés Dynamiques (TCD) pour suivre les niveaux de stock, réduire les ruptures récurrentes et améliorer l'anticipation des réassorts.
- ▪Automatisation du processus de facturation client, grâce à la centralisation des données et à l'utilisation de formules avancées (SI, RECHERCHEV/XLOOKUP, SOMME), permettant de réduire d'environ 30 % le temps de traitement et de fiabiliser les montants facturés.
- ▪Analyse comparative des transporteurs, basée sur des KPI logistiques (coûts, délais, réclamations, performance), afin d'identifier les prestataires les moins performants et d'appuyer les décisions de renégociation ou de changement de contrat.
Projets
Prévision du taux d'occupation des TER
Développement d'un modèle de séries temporelles (Prophet) pour prédire le taux d'occupation des TER, incluant exploration des données, préparation des features et évaluation via RMSE.
Résultat :
Le modèle atteint 70 % de précision, permettant d'anticiper les pics de fréquentation et d'améliorer le pilotage de l'offre TER.
Analyse des facteurs influençant les ventes TER
Construction d'un modèle Random Forest pour identifier les variables clés impactant les ventes de billets TER (heure de départ, période, jour de semaine, jours fériés).
Résultat :
Production d'un score d'attractivité fondé sur l'importance de ces variables, permettant d'identifier les trains à fort potentiel et de renforcer les décisions commerciales et pricing.