Science des données
Préparation des données, prédiction, inférence causale et évaluation critique.
Pandas · Scikit-learn · Statsmodels
Armel Hugo Tekeng / Trois-Rivières, QC
Science des données.
Comprendre. Modéliser. Éclairer.
Analyse de données · Machine learning · IA appliquée
Diplômé du baccalauréat en informatique de l’UQTR, concentration en science des données, je combine mathématiques appliquées, analyse de données et apprentissage automatique pour éclairer les décisions.
Diplômé de l’UQTR en 2026 · Ouvert aux postes juniors
En production · Lucatex SARL
Un système de gestion qu’une entreprise utilise chaque jour.
Conçue et développée pour Lucatex SARL, cette application centralise les opérations de l’entreprise : envois d’argent, employés, modules financiers, rapports journaliers et archivage.
- Envois d’argent avec contrôle des limites et archivage mensuel
- Rapports journaliers, transferts de caisse, prêts et primes
- Tableaux de bord et permissions par rôle
- Verrouillage des journées comptables et archivage sécurisé
Java · Spring Boot · PostgreSQL · Thymeleaf — code privé (système en production)
Utilisé au quotidienRéalisations choisies
Du problème à la réalisation.
01Projet universitaire — Terminé
EEG et état des yeux
Classification de l’état des yeux sur signaux EEG et analyse causale, avec évaluation chronologique.
Python / Pandas / Scikit-learn / PyTorch
02Projet universitaire — Complété
Inférence causale — Tabagisme et qualité du sommeil
Étude du tabagisme et du sommeil sur 297 584 observations analysées, avec Double Machine Learning.
Python / Scikit-learn / Statsmodels / Pandas
03Projet académique — Data & Machine Learning
Projet dépression
Application Flask/MongoDB, recherche sémantique et analyses sur 19 999 enregistrements.
Python / Flask / Pandas / Scikit-learn
04Prototype fonctionnel — En développement
EcomOS AI
Aide à la décision e-commerce : scoring, recommandations explicables, rapports PDF.
Python / Pandas / Streamlit / ReportLab
Ce qui guide mon travail
La science des données au cœur de mon profil.
Je m’intéresse particulièrement à l’apprentissage automatique, à l’apprentissage profond et à la recherche sémantique. Je relie ces intérêts à des projets concrets, avec une attention portée à la qualité des données et à l’évaluation.
IA appliquée
Apprentissage à partir des données, recherche sémantique et communication des limites.
Transformers · MiniLM · Évaluation
Développement logiciel
Applications métier, modèles de données et développement web.
Java · Spring Boot · Python · SQL
Deux formations complémentaires
Des fondements mathématiques pour la science des données.
Licence en mathématiques appliquées à Dschang (2023), puis baccalauréat en informatique, concentration en science des données, à l’UQTR (2026).
Découvrir mon parcours universitaire →Dschang · 2023UQTR · 2026Des fondements aux projets appliqués
Services indépendants
Un projet à faire avancer ?
J’accompagne les entreprises et les porteurs de projets dans le développement d’outils utiles, l’analyse de leurs données et l’automatisation de tâches récurrentes.
01
Analyse de données & tableaux de bord
Vous disposez de données, mais souhaitez mieux comprendre vos ventes, vos opérations ou vos indicateurs.
02Prototypes de machine learning
Vous souhaitez explorer si vos données permettent de répondre à une question prédictive ou de recherche sémantique.
03Automatisation & reporting
Vous répétez les mêmes manipulations de fichiers ou la préparation de rapports.
04Applications web & backend
Vous souhaitez centraliser vos opérations ou développer un outil adapté à votre activité.
Formation continue
Les certifications que je prépare
Un parcours de préparation en logiciel, BI et IA appliquée. Ces certifications ne sont pas encore obtenues ; aucune date d’examen n’est annoncée.
01Objectif de préparation
Microsoft · PL-300
Power BI Data Analyst Associate
Modélisation des données, DAX et restitution visuelle.
Programme officiel02Objectif de préparation
Oracle
Java
Approfondissement des API et des règles du langage. Version de l’examen à préciser.
Programme officiel03Objectif de préparation
Databricks
Machine Learning Associate
Pratique de Databricks, suivi des expériences et MLflow.
Programme officiel04Objectif de préparation
AWS
Developer – Associate
Développement, déploiement et exploitation d’applications cloud.
Programme officielLa suite de mon parcours
Contribuer à votre équipe.
Je recherche en priorité un poste junior en science des données, en modélisation ou en analyse de données/BI. Mes compétences en développement logiciel complètent ce profil pour construire des solutions exploitables.