Data scientist Python : automatisation Excel, ETL et fiabilisation de données
J'automatise les traitements de données que vos équipes font encore à la main sur Excel, avec du code Python testé et documenté que vous pouvez reprendre sans moi.
Étudiant en Master MIAGE à Paris Dauphine-PSL · disponible en freelance 2 à 3 jours/semaine, en télétravail ou à Paris.
Pendant deux ans d'alternance dans des ministères, j'ai :
- construit un pipeline ETL qui normalise les fichiers Excel de 15 caisses de retraite et les charge dans une base SQL (Direction de la Sécurité sociale) ;
- développé un module de calcul actuariel en Python sur 12 caisses, avec une application Streamlit et des tests vérifiés contre un simulateur officiel (DSS) ;
- analysé les données financières d'un programme d'investissement public (SGPI, France 2030) ;
- mené des analyses fiscales géospatiales sous QGIS (ministère de l'Économie).
Tous sont construits sur des données publiques, testés automatiquement, et documentés pour être lus par un client autant que par un développeur.
| Projet | Ce qu'il montre | Démo |
|---|---|---|
| 🏠 Prix de l'immobilier en France | 7 millions de ventes brutes (DVF) nettoyées selon des règles documentées, une carte de 24 000 communes et une estimation par machine learning dont la fiabilité est mesurée honnêtement | ▶ Ouvrir |
| 🏛️ Comptes des communes 2012-2025 | un pipeline ETL qui harmonise deux formats de fichiers en une base SQLite de 3,9 millions de lignes, avec un rapport qualité qui a retrouvé des anomalies jusque dans la source | — |
| 📈 Tables de mortalité et actuariat | survie, espérance de vie et rente viagère, avec des calculs vérifiés contre les valeurs de l'Insee, dans une application Flask sécurisée | ▶ Ouvrir |
| 🧮 Simulateur d'impôt sur le revenu 2026 | une règle métier traduite en code lisible, avec des cas de référence recoupés avec un simulateur bancaire | ▶ Ouvrir |
- Nettoyer, fusionner et fiabiliser des fichiers Excel ou CSV
- Automatiser un traitement de données récurrent
- Construire une base SQL propre à partir de fichiers dispersés
- Créer des tableaux de bord interactifs (Streamlit)
- Mettre en place un premier modèle de machine learning (scikit-learn)
Outils : Python (pandas, NumPy, scikit-learn) · SQL · Streamlit · Flask · pytest · Git · R · QGIS
Python data scientist. I turn messy Excel and CSV files into clean, automated and tested pipelines, then make them usable through dashboards, reports or models. I worked two years with French government ministries (pension funds data, actuarial calculations, public investment analysis). I am a Master's student in Information Systems at Paris Dauphine-PSL, available as a freelancer 2 to 3 days a week, remotely or in Paris (CET timezone).