Statisticien& data scientist

Je me vois à la fois comme statisticien et comme data scientist, quelqu’un qui aime travailler avec la matière première des mathématiques pour construire des solutions concrètes à des problèmes complexes. Mon parcours universitaire, et en particulier mon master en statistique appliquée, m’a appris à transformer une théorie abstraite en outils pratiques, surtout dans le monde foisonnant de la biostatistique.

Ce goût de la construction m’a mené à la fois vers la finance et vers la médecine. J’ai eu l’occasion de concevoir et d’affiner des modèles de risque de crédit, en façonnant des données en systèmes capables de prédire des résultats financiers. Je me suis ensuite tourné vers les données médicales, en construisant de A à Z un modèle de machine learning pour aider à prédire l’évolution de la démence à partir de neuroimagerie et de dossiers cliniques. Pour moi, ces expériences vont au-delà de l’analyse. Il s’agit d’utiliser les données pour créer des choses qui font avancer la recherche et améliorent des vies.

J’aime tout le processus de création, des premières esquisses d’idées en Python ou en R jusqu’aux pipelines robustes qui leur donnent vie. Je suis poussé par une curiosité de bricoleur, aussi fasciné par la théorie profonde derrière un modèle que par le défi bien concret de le faire fonctionner de façon fiable dans le monde réel. Pour un aperçu détaillé des outils et technologies que j’utilise, jetez un œil à mon CV.

Quand je ne suis pas plongé dans les données, j’aime mettre les mains dans la matière. J’adore sculpter, avec de l’argile, de la cire, du bois ou même des livres. Je trouve aussi beaucoup de calme dans le rythme du tricot et du crochet. Sur mon temps libre, j’aime bricoler, que ce soit avec de l’électronique ou avec les idées d’un bon livre. J’essaie toujours d’apprendre, de créer et d’explorer.