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Back to original languageAbout Arturo
🚀 Passionate about new technologies associated with the Internet of Things and Artificial Intelligence.
🎯 I support my clients in the adoption of data science solutions in their business, step by step, using #Python #Tensorflow #Docker #GCP #scikit-learn
💻 I am also a trainer in Machine Learning and Data Science for Le Wagon, Simplon and EM Lyon
🎓 PhD in Signal Processing (Inria), M.Sc in Telecommunications (INSA de Lyon), Certification in Data Science (MIT).
French
Native or bilingual
English
Fluent
Spanish
Native or bilingual
Can work on-site
Lyon (up to 10km)
Experience
- emlyon business schoolGuest lecturerEDUCATION AND E-LEARNINGJanuary 2021 - Today (5 years and 7 months)Lyon, FranceI speak in the digital marketing training to teach the applications of data science on two modules:- Understanding Predictive Analytics and predictive modelling- Implementing Predictive Analytics Accross Channels
- Le WagonTeacher data scienceEDUCATION AND E-LEARNINGJune 2020 - Today (6 years and 2 months)Lyon, FranceI teach the different concepts of data science, machine learning and deep learning.
- CEA LetiResearch EngineerTELECOMMUNICATIONSMarch 2017 - March 2020 (3 years)Grenoble, FranceI worked on various European R&D projects in the field of IoT and 5G. I developed artificial intelligence algorithms with applications in the factory of the future, smart city, and connected cars.
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Education
- PhD in Signal ProcessingINRIA, University of Lyon2016Au sein du laboratoire CITI de l'Inria et INSA Lyon, cette thèse portait sur les réseaux de capteurs corporels sans fils (WBAN) en collaboration avec CEA-Leti, Telecom ParisTech et l'Université de Rennes. Ce type de réseau est appelé à se développer fortement du fait des nombreuses applications qu’elle permet : - remontées d’information sur le mouvement - les paramètres physiologiques des personnes ; à des fins de localisation, d’entrainement sportif, de surveillance médicale, de rééducation Le but de ma thèse était de proposer des stratégies de transmission pour assurer les critères de qualité de service (taux de réception de paquets, latence) tout en minimisant le niveau de rayonnement (à des fins sanitaires), et le niveau d’interférence. Le challenge était de définir, comment les capteurs vont s’organiser (rôle de chacun, sélection des relais, protocole et ordonnancement des émissions). Il est envisagé d’exploiter les BANs à proximité de son propre BAN pour fiabiliser la transmission, et/ou réduire la consommation d’énergie.
Certifications
- Data Science and Big Data Analytics: Making Data-Driven DecisionsMIT2017