Mario Mampionontsoa

• • Collecter, combiner ,nettoyer et structurer des données provenant de domaines variés tels que la santé, la grande distribution, la finance, l'aéronautique ou l'industrie pharmaceutique.Créer des tableaux de bord interactifs avec Power BI Identifier des tendances, anomalies et insights à partir de grands volumes de données Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Transformer les besoins métiers en analyses et visualisations exploitables

• • Analyse et traitement de données massives (Big Data bancaires) pour identifier les indicateurs clés de solvabilité.

• • Nettoyage et structuration des bases de données (ETL) pour optimiser l'exploitation par les modèles d'Apprentissage Automatique (Machine Learning).

• • Collaboration transverse avec les Data Scientists pour affiner les critères d'octroi de prêt et réduire le risque de défaut.