ABBE FABRICE ACHIE

Conception et mise en place de tableaux de bord interactifs (Power BI, Excel) pour le suivi des indicateurs clés de performance (KPIs). - Analyses statistiques pour identifier les leviers de performance commerciale et digitale. - Présentation de résultats et recommandations stratégiques au Comité de Direction. - Contribution à la stratégie de reporting unifié à l’échelle régionale

Réalisation d’études statistiques et automatisation de systèmes de collecte et d’analyse de données. - Suivi et évaluation des programmes d’insertion professionnelle et financements. - Formation et accompagnement des agences d’exécution sur l’utilisation des outils de suivi. - Production de recommandations fondées sur les données pour orienter les politiques publiques.

Analyses statistiques sur la performance commerciale et le comportement des clients. - Développement de tableaux de bord décisionnels pour la direction. - Optimisation des processus de traitement et de qualité des données.

Un Data Engineering est responsable de : Collecte des données Intégrer des données provenant de sources variées (bases de données, API, fichiers, IoT, logs, etc.). Construction de pipelines de données Automatiser l’ingestion, le nettoyage et la transformation des données. Garantir la qualité et la cohérence des flux. Stockage et gestion Concevoir et optimiser des systèmes de stockage (Data Warehouse, Data Lake, bases relationnelles ou NoSQL). Transformation et préparation Structurer les données brutes pour les rendre exploitables (ETL/ELT, normalisation, enrichissement). Optimisation des performances Assurer la scalabilité, la rapidité et la fiabilité des systèmes. Collaboration Travailler avec les Data Scientists, Analystes, Business Intelligence et équipes métier pour rendre la donnée accessible et utile.

Data Science is an interdisciplinary field that uses scientific methods, processes, algorithms, and systems to extract valuable knowledge and insights from structured and unstructured data. It combines elements of statistics, mathematics, computer science, and domain expertise to turn raw data into actionable information for decision-making. A Data Scientist typically works on: Data collection & cleaning → preparing data for analysis. Exploratory data analysis (EDA) → understanding patterns, trends, and anomalies. Statistical modeling & machine learning → building predictive and prescriptive models. Data visualization & storytelling → communicating insights clearly to both technical and non-technical stakeholders. Deployment & monitoring → integrating models into production systems for real-world use.

La Licence en Probabilités et Statistiques est une formation universitaire de trois ans qui vise à fournir aux étudiants des connaissances solides en mathématiques appliquées, en théorie des probabilités, en statistiques et en analyse de données. Elle prépare les étudiants à comprendre, modéliser et analyser des phénomènes aléatoires, ainsi qu’à interpréter des données complexes dans divers domaines tels que l’économie, la finance, la biostatistique, l’ingénierie et la data science.

Le DEUG 2 en Mathématiques Appliquées correspond à la deuxième année d’études universitaires dans le domaine des mathématiques orientées vers les applications concrètes en sciences, économie, gestion et ingénierie. Objectifs de la formation Approfondir les connaissances fondamentales en mathématiques pures (analyse, algèbre, probabilités, statistiques). Développer des compétences appliquées pour modéliser et résoudre des problèmes réels. Initier l’étudiant à l’informatique scientifique et aux outils numériques. Préparer à une spécialisation ultérieure en statistiques, économie, informatique, ingénierie, data science, ou recherche opérationnelle.