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« La meilleure façon de prédire l’avenir est de le créer » Abraham Lincoln.

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  • CaraML framework de machine Learning sur SparkML

    - aujourd’hui

    -CaraML framework de machine Learning sur SparkML :
    -Création d'un ML as Code pour Spark ML avec un mode déclaratif.
    - Traitement du fichier déclaratif et création de la pipeline.
    - Mise à disposition de la documentation et des logs et résultats de l'évaluation du modèle.

  • Automatisation d'une infrastructure de données Big Data pour des données de streaming Audio

    -

    -Récupération des données via l'API Spotify en utilisant des scripts python
    -Intégration des données dans le HDFS, et prétraitement via Spark
    - Stockage des indicateurs finaux sur ElasticSearch et visualisation sur Kibana

  • ParkIN application de prédiction des places de parking parisien

    -

    - Implémentation de l'application Android avec les fonctionnalités de recherches par horaire, emplacement et date.
    -Utilisation du cloud AWS pour le déploiement et l'intégration des données.
    -Traitement des données du dataset via Python.

  • Simulateur de drones policiers sur Kafka-Spark

    -

    -Simulation d'un Drone correspondant à un produceur Kafka qui génère les données d'infraction
    -Création de Consumer pour le traitements des messages et leur stockage en HDFS
    -Traitement de fichiers volumineux via Spark et création d'indicateur.
    -Définition des différentes architectures de données utilisées.

  • Visualisation des indicateurs via QlikView

    -

    -Implémentation de la Pipeline SSIS à partir des fichiers plats.
    -Création d'un modèle en étoile avec une table des faits et des tables décisionnelles.
    -Création de visuels personnalisés et reporting des résultats.
    -Visualisation des indicateurs via Qlikview

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