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Bonjour madame ,monsieur,
Bienvenu sur mon site de portfolio dédié à la Data et à l’Intelligence Artificielle.
Vous y découvrirez mes projets, compétences et expériences en analyse de données, machine learning et visualisation.
Ce portfolio reflète mon parcours, ma passion pour la donnée et mon engagement à créer des solutions innovantes et utiles.
Je m’appelle Boubacar FOFANA, titulaire d’une double licence en Mathématiques Appliquées et en Conception et Développement en Intelligence Artificielle et Analyse Big Data, ainsi que d’un Mastère 2 en Data et Intelligence Artificielle. Passionné par l’analyse des données, la modélisation prédictive et la transformation de la donnée en valeur métier, je souhaite mettre mes compétences au service de projets innovants et à fort impact.
Ce portfolio présente une sélection de projets menés dans des contextes variés analyse exploratoire, visualisation, machine learning, automatisation et cloud réalisés à l’aide d’outils tels que Python, SQL, Power BI, BigQuery, Excel et Google Cloud.
Mon objectif est clair : concevoir des solutions data fiables, lisibles et actionnables, capables d’aider à la prise de décision, d’optimiser des processus ou d’anticiper des tendances.
À travers chaque projet, je mets en avant une approche alliant rigueur analytique, compréhension métier et esprit critique, avec la volonté de contribuer à des projets concrets et innovants basés sur la donnée.
Compétences Techniques :
Analyse et Visualisation : R | R-Shiny | Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn) | Power BI (DAX, Power Query) | Looker Studio | Excel (Tableaux croisés dynamiques, Graphiques) | Word (Reporting)
Machine Learning : Régression | Classification | Clustering | NLP | Random Forest | SVM
Deep Learning : TensorFlow | PyTorch | Transformers | LSTM | GRU | RNN | LLM
Modèles Statistiques : ARIMA | SARIMA | SARIMAX
Base de données et Cloud : SQL | PostgreSQL | NoSQL (MongoDB, Cassandra) | BigQuery | AWS | Azure | Hadoop | N8N | Zapier | DBT | Fivetran
Data Pipeline : Databricks | API | Automatisation | ETL
Versioning & Collaboration : Git | GitHub | Notion
Soft Skills : Autonomie | Rigueur | Esprit critique | Esprit d'équipe | Sens du détail | Adaptabilité
Mon CV
Détails de mon CV
Parcours Professionnel
Au fil de mes différentes expériences, j'ai développé une expertise solide en analyse de données, en modélisation prédictive et en conception de solutions d'intelligence artificielle appliquées à des problématiques concrètes. Mon parcours m'a permis d'évoluer aussi bien dans des environnements techniques exigeants que dans des contextes métiers variés, allant du recrutement à l'immobilier, en passant par la statistique publique.
Lors de mon stage chez ETECH ORIGIN (2026), j'ai développé une CV-Thèque intelligente full-stack reposant sur FastAPI, PostgreSQL et SQLAlchemy, intégrant une analyse automatique des CV par NLP avec les modèles BERT et CamemBERT, et validée par une suite de tests entièrement réussie. L'entreprise m'a ensuite confié une mission pour son client WizeSource (groupe WizeTech) : concevoir un moteur de matching recruteurs–candidats capable de scorer les profils en base selon l'expertise recherchée, le type d'engagement et la description de mission, à l'aide d'un LLM local via Ollama, en réutilisant le backend existant de la plateforme.
En tant que Data Analyst sur le Projet Immo (Le Wagon, Lyon – janvier à mars 2024), j'ai pris en charge l'intégralité du pipeline analytique : collecte et nettoyage de données publiques issues de data.gouv.fr, automatisation Cloud via BigQuery et AWS réduisant le temps de traitement de 60 %, et création de dashboards Power BI diminuant le temps de reporting de 30 %. J'ai également développé des modèles de machine learning atteignant 92 % d'accuracy avec Random Forest et 89 % avec la Régression, en tenant compte des critères locaux et temporels qui influencent le marché immobilier.
À l'ANSD du Sénégal (juin – novembre 2023), j'ai mené des analyses statistiques avancées sur de larges bases de données économiques et démographiques, et produit des rapports analytiques et des supports stratégiques d'aide à la décision pour les équipes internes. Mes modèles prédictifs Random Forest ont atteint 88 % de précision, grâce à une maîtrise solide de R et Python. Cette expérience m'a apporté une méthodologie rigoureuse et une compréhension approfondie des enjeux des données socio-économiques.
Ces expériences complémentaires m'ont permis de développer un profil polyvalent, mêlant rigueur scientifique, compétences techniques avancées et sensibilité métier, renforçant ma capacité à proposer des solutions fiables, innovantes et adaptées aux besoins.
Formations & Certifications :
Mon parcours académique s'inscrit dans une progression constante vers la data science et l'intelligence artificielle, combinant rigueur théorique et forte application pratique, avec une spécialisation croissante vers le machine learning, l'ingénierie des données et l'IA appliquée.
Je suis titulaire d'un Mastère 2 Data & Intelligence Artificielle obtenu à Nexa Digital School (Lyon, oct. 2025 – juin 2026), formation de haut niveau axée sur le machine learning, le deep learning, le NLP, l'IA générative (RAG), l'automatisation de pipelines, le cloud computing, l'éthique de l'IA et la mise en production de modèles, qui m'a préparé aux responsabilités d'un data analyst ou data scientist en contexte professionnel exigeant.
J'ai auparavant validé un Master 1 Data & Intelligence Artificielle à Nexa Digital School (Lyon, oct. 2024 – juil. 2025), qui m'a permis d'approfondir l'analyse statistique avancée, la visualisation professionnelle (Power BI, Tableau, Looker) et la communication analytique, tout en consolidant mes bases en machine learning appliqué.
J'ai également suivi une formation intensive en Bootcamp au Wagon (Lyon, janv. – avr. 2024), où j'ai obtenu le titre de Concepteur Développeur en Intelligence Artificielle et Analyse Big Data (RNCP38616 – Niveau 6, équivalent licence). Cette certification m'a permis de maîtriser l'intégralité du cycle de vie d'un projet data : collecte, nettoyage, feature engineering, modélisation, évaluation, optimisation et industrialisation, avec Python, SQL, Git, les API et les environnements cloud, à travers des projets réalisés en équipe.
Avant cela, j'ai obtenu un DUT Informatique à l'IUT de Sète (Université de Montpellier, sept. 2022 – juin 2023), qui m'a apporté des compétences fondamentales en programmation, algorithmique, bases de données et architecture informatique, constituant une base solide pour la manipulation structurée des données.
Mon parcours a débuté par une Licence en Mathématiques Appliquées à l'Université Gaston Berger du Sénégal (oct. 2021 – juil. 2022), qui constitue le socle théorique de mon profil, avec une maîtrise des statistiques, probabilités, optimisation et analyse numérique, essentielles à la compréhension rigoureuse et à l'application des modèles d'IA.
L'ensemble de ces formations construit un parcours cohérent, complet et tourné vers les technologies data modernes, combinant rigueur académique, compétences techniques avancées et aptitude à mener des projets concrets.
Informations :
Je vous invite à consulter mes projets en data science, hébergés sur mon compte GitHub, en cliquant sur le lien suivant : FOFANA1990 (Fofana Boubacar)
