Étudiant en informatique spécialisé en science des données. Je transforme les données en solutions concrètes grâce à l'analyse de données et au machine learning.
Après l’obtention de mon DEC en mathématiques et sciences de la terre, j’ai poursuivi ma passion pour l’informatique en intégrant un baccalauréat en informatique (science des données) à l’UQTR. Ce que je préfère, c’est la résolution de problèmes : analyser, structurer et livrer des solutions efficaces.
Mon cœur de compétences repose sur Python, l’analyse de données et le machine learning, avec une approche full-stack via React (Next.js), Node.js et SQL. Je suis actuellement à la recherche d’un stage ou d’une alternance en science des données.
Analyse, métriques (MSE/R²), modèles supervisés.
React (Next.js), Node.js, APIs, SQL.
OOP avancée, patterns, conception propre.
Linux/Ubuntu, Docker, virtualisation, tests.
Application console développée en C# qui simule un jeu de cartes de type 8 américain avec 3 joueurs autonomes. Le système implémente une intelligence artificielle capable de prendre des décisions stratégiques selon les règles du jeu, gérant automatiquement la pioche, le dépôt et les effets spéciaux des cartes (As, 2, 7, 8, Valet).
Développement d'un système complet de sérialisation et désérialisation JSON en Java, sans utilisation de bibliothèques externes (comme Gson ou Jackson). Le projet implémente un parser JSON personnalisé utilisant l'API Reflection de Java pour analyser dynamiquement les propriétés des objets et les convertir en format JSON, et vice-versa. Le système gère les types complexes incluant les objets imbriqués, les collections (List, Set, Map) et les annotations personnalisées pour contrôler le processus de sérialisation.
Application web full-stack pour la gestion d'un système de câblodistribution, permettant l'administration des décodeurs, la gestion des abonnements clients, et le suivi des services. Le frontend est développé en React.js avec une interface utilisateur moderne et réactive, tandis que le backend gère la logique métier et la persistance des données dans une base de données. Le projet implémente une architecture logicielle robuste basée sur les principes GRASP avec une séparation claire entre le frontend et le backend.Le projet implémente une architecture logicielle robuste basée sur les principes GRASP avec une séparation claire entre le frontend et le backend.
Implémentation du célèbre Jeu de la Vie de Conway avec deux modes de fonctionnement : un mode standard (règles classiques) et un mode neuronal utilisant un réseau de neurones MLP (Multi-Layer Perceptron) pour prédire l'évolution des cellules. Le projet combine les automates cellulaires avec le machine learning, permettant au réseau neuronal d'apprendre les règles du jeu de la vie et de prédire l'état futur des cellules. Développé en Python avec Jupyter Notebook, le projet utilise NumPy pour les calculs matriciels, Scikit-learn pour le modèle MLP, et Matplotlib pour la visualisation animée des générations successives.
Implémentation d'un algorithme génétique pour optimiser automatiquement les hyperparamètres d'un réseau de neurones MLP (Multi-Layer Perceptron) sur le dataset MNIST Digits. Le projet utilise les principes de l'évolution biologique (sélection naturelle, crossover, mutation) pour trouver la configuration optimale du modèle de classification. Chaque chromosome représente une configuration d'hyperparamètres (taille des couches cachées, nombre d'itérations, type de solveur, taux d'apprentissage). Le processus évolutionnaire fait évoluer une population de chromosomes sur plusieurs générations pour maximiser la précision de classification des chiffres manuscrits.
Application Python complète pour l'analyse de données géospatiales mondiales. Le projet combine la puissance de Pandas pour la manipulation de données tabulaires avec GeoPandas pour les opérations géographiques avancées. À partir d'un dataset CSV contenant des informations sur des villes (nom, pays, population, coordonnées GPS) et d'un shapefile des frontières mondiales, l'application effectue des analyses statistiques, des jointures spatiales, et produit des visualisations cartographiques interactives. Le projet démontre la maîtrise des outils modernes d'analyse géospatiale en Python et inclut des tests unitaires pour garantir la qualité du code.
Plateforme de recherche de logement permettant aux utilisateurs de rechercher des logements disponibles dans la région de Yaoundé. L'application intègre des fonctionnalités telles que le filtrage, le tri et la pagination.
Application web développée avec Next.js permettant aux utilisateurs de rechercher rapidement des véhicules et d’obtenir des informations détaillées à leur sujet.
Plateforme de vente et de location de biens immobiliers. J’ai assuré le développement front-end avec des fonctionnalités telles que le filtrage, le tri et la pagination.
Boutique e-commerce développée avec Next.js permettant aux utilisateurs de commander différents produits. L’application intègre des paiements en temps réel via Stripe.
Installation et configuration d'équipements (serveurs, routeurs, pare-feu),Rédaction de documentation technique, Gestion des mises à jour, inventaires et sauvegardes,Contraintes : Infrastructure critique, disponibilité des systèmes.
2022Déploiement de solutions de gestion, Tests unitaires et d'intégration, Conception d'architecture logicielle et modélisation BD, Gestion de bases de données, Contraintes : Solutions en production, clients réels
2021Veuillez me contacter directement par courriel ou via ce formulaire.
