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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, étudiant en Mastère 2 Data & Intelligence Artificielle, passionné par l’analyse de données, la modélisation prédictive et la transformation de la donnée en valeur métier.
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 |
Models 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 | PostgreSQL | ETL |
Versioning & Collaboration : Git | GitHub | Notion |
Soft Skills : Autonomie | Rigueur | Esprit Critique | Storytelling |Analyse de sentiment |
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 mise en place de solutions analytiques appliquées à des problématiques concrètes. Mon parcours m'a permis de travailler aussi bien dans des environnements techniques exigeants que dans des contextes métiers variés, allant de l'immobilier à la statistique publique, en passant par la santé.
En tant que Data Analyst sur le Projet Immo (Wagon, Lyon – janvier à mars 2024), j'ai été chargé de l'intégralité du pipeline analytique : collecte et nettoyage de données provenant de sources publiques comme data.gouv.fr, automatisation Cloud via BigQuery et AWS Bedrock permettant de réduire le temps de traitement de 60%, et création de dashboards Power BI ayant diminué le temps de reporting de 30%. La dimension prédictive du projet m'a permis de développer des modèles de machine learning atteignant 92% de précision avec Random Forest et 89% avec la Régression, en tenant compte des critères locaux et temporels influençant le marché immobilier.
À l'ANSD du Sénégal (juin – novembre 2023), j'ai participé à des travaux d'analyse statistique avancée sur de larges bases de données économiques et démographiques, contribué à l'élaboration de modèles de pricing et produit des supports stratégiques d'aide à la décision pour les équipes internes. Les modèles prédictifs Random Forest déployés ont atteint une précision de 88%, grâce à une maîtrise solide de R et Python. Cette expérience m'a permis d'acquérir une méthodologie rigoureuse et une compréhension approfondie des enjeux liés aux données publiques et socio-économiques.
Mon étude analytique sur la maladie de Parkinson (projet individuel, Dakar – novembre 2021 à février 2022) m'a permis de travailler sur des données médicales sensibles et complexes : nettoyage du dataset, élaboration d'algorithmes de classification pour prédire divers risques (âge, sexe, région), analyse des symptômes les plus fréquents, et création de dashboards Power BI et Looker Studio. Ce projet a nécessité une grande précision ainsi qu'une compréhension des implications médicales et épidémiologiques des modèles produits.
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 poursuis actuellement un Mastère 2 Data & Intelligence Artificielle à Nexa Digital School (Lyon, oct. 2025 – juin 2026), formation de haut niveau axée sur le machine learning, le deep learning, le NLP, l'automatisation de pipelines, le cloud computing, l'éthique de l'IA et la mise en production de modèles, me préparant pleinement aux responsabilités d'un data analyst ou data engineer 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.
En parallèle de mes premières expériences professionnelles, j'ai suivi une formation intensive en Bootcamp au Wagon (Lyon, jan. – avr. 2024), où j'ai obtenu le titre de Concepteur Développeur en Intelligence Artificielle et Analyse Big Data (RNCP38616 – Niveau 6). 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 des outils tels que Python, SQL, Git, API, Zapier et les environnements cloud.
Avant cela, j'ai fait un DUT Informatique à l'IUT de Montpellier (sept. 2022 – juin 2023), qui m'a apporté des compétences fondamentales en programmation, algorithmique, bases de données et architecture informatique, constituant la méthodologie de base nécessaire à 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 :
Ce site est actuellement en cours de développement. De nouveaux projets seront ajoutés dans les prochaines semaines.
