Paris, Île-de-France, France
-- Explorer les données structurées et nettoyer les données non structurées. -- Formaliser les problèmes et proposer des solutions théoriques. -- Intégrer les données dans une base SQL, et travailler sur différentes requêtes. -- Proposer des tableaux de pilotage préventif, via des outils de Data Visualisation.
-- Etablir une liste des termes transverses les plus usités dans le domaine de la science forensique ; -- Etablir une liste des termes spécifiques de chacune des disciplines forensiques reconnues ; -- Proposer une définition pour chacun des termes sélectionnés par un comité d’experts du domaine et les mettre à la disposition de tous.
--Travail en collaboration avec le département RH afin de développer une solution à la base de machine Learning pour la prédiction de l'indicateur Turnover. --Prétraitement et nettoyage des données brutes recueillies. --Développement des modèles de prédiction en Python. --Réalisation de statistiques sur les données recueillies en les organisant sous forme de représentation graphique. --Analyse de corrélation entre plusieurs facteurs pour comprendre le phénomène de rotation des employées dans l'entreprise