Aimé Adjeguede - Portfolio Data Engineer & Analyst

Stack Technique

Compétences Techniques

📊 Analyse & Visualisation

Power BI, Tableau, Seaborn, Matplotlib

90%

🗄️ Bases de Données

SQL, PostgreSQL, MySQL, BigQuery

85%

🐍 Python

Data Analysis, Machine Learning, NLP

80%

☁️ Cloud & Data Engineering

GCP, Dataflow, BigQuery, Docker

75%

⚡ Microsoft Fabric & DBT

Modern Data Stack

60%

Technologies Complémentaires

Autres Connaissances

Expériences ponctuelles ou bases solides acquises au fil des projets

Langages

R
Java

Big Data

Spark
Hadoop
Kafka

Machine Learning

Random Forest
XGBoost
Deep Learning

Outils & Autres

MongoDB
Power Automate
Power Apps
Looker Studio & LookML

Compétences Transverses

Soft Skills & Langues

🎯

Analyse & Synthèse

Transformer des données complexes en insights clairs et actionnables pour la décision

💬

Communication

À l'aise avec les équipes métiers, techniques et les managers pour aligner vision et exécution

🚀

Autonomie & Proactivité

Capable de mener des projets de bout en bout avec initiative et sens des responsabilités

🔧

Résolution de problèmes

Réduction des anomalies grâce à l'automatisation et l'optimisation continue

🌍 LanguesFrançais
Natif
Anglais
B2 - Professionnel
Ewe, Yoruba, Haoussa
Courant

Certifications

Certifications Professionnelles

Microsoft

Power BI Data Analyst

Juillet 2024

Certification attestant de ma capacité à transformer des données brutes en informations exploitables, créer des visualisations dynamiques et percutantes, et contribuer à une prise de décision éclairée.

Compétences validées : Analyse des données, Power BI, Excel, Power Query
Visualisation avancée : Création de dashboards clairs et engageants
Data Engineering : Optimisation des processus analytiques

Voir le certificat →

IBM

Data Science Professional Certificate

Avril 2024

Certification professionnelle IBM couvrant l'ensemble de la stack Data Science, de Python aux techniques avancées de Machine Learning et visualisation.

Compétences validées : Python, SQL, Web Scraping, Data Science
Visualisation & Analyse : Visualisation des données, analyse exploratoire
Machine Learning : Algorithmes supervisés et non supervisés
Data Engineering : Pipelines de données et preprocessing avancé