Boubacar Fofana

Collecte et nettoyage de données (scraping, data.gouv.fr) et intégration via BigQuery. Automatisation des pipelines AWS/BigQuery réduisant le temps de traitement des données de 60%. Création de dashboards Power BI permettant de réduire le temps de reporting de 30%. Modèles ML de prédiction du prix immobilier atteignant 92% (Random Forest) et 89% (Régression) de accuracy. Création d'une calculette à l'aide de Google Sheets. Optimisation des modèles de machine learning pour améliorer la prédiction des tendances du marché immobilier local.

Analyse statistique (R, Python) sur de larges bases de données démographiques et économiques. Application de modèles prédictifs (Random Forest) pour anticiper les comportements des consommateurs avec une précision de 88%. Production de rapports analytiques destinés aux décideurs de l'agence.