Langue maternelle
B2, CEFR, TOEIC
Python, R, SQL, VBA, C, JS, CSS, HTML
Scikit Learn, TensorFlow, Apprentissage non supervisé
Séries temporelles, STATA, SPSS, Excel, PowerBI, R-Shiny, QGIS, MapInfo
Render, Python anywhere, Github Pages
Word, Excel, PowerPoint, Latex
Esprit d'équipe et adaptabilité
Curiosité, Innovation et force de proposition
Méthode et rigueur
Président du Pool Informatique ISSEA-CEMAC 2023
Délégué de classe ISSEA-CEMAC 2023
Secrétaire général du Comité des Etudiants 2022
Cinéma
Musique
Sport
Scrabble
Voyage
Actuellement en 2A (Master 1)
Double diplomation avec l'ENSAI
Thème : Perception et contribution des habitants sur la Sécurité
Participation à la conception de l'application de collecte avec Survey Solution
Elaboration de la méthodologie et du manuel de l'enquête & Supervision de 03 équipes de collecte avec un taux de complétion de 95 %
2e Prix du groupe ayant soumis le meilleur projet d'innovation dans le cadre de la semaine de la fille scientifique
Intitulé du projet: Accroissement de la rentabilité agricole par l’IA et l’intensification de l'utilisation d'engrais naturels
Mise en place (en cours) d'une application de machine learning permettant de prédire les caractéristiques d'un sol à partir d'une imagerie nette
Modélisation de l'évolution des recettes de services de 2017 à 2021 : modélisation SARIMA des données mensuelles
Elaboration d’un Tableau de bord Excel sur la situation financière des Etablissements Publics Administratifs (EPA)
Création d'une application VBA pour automatiser l'enregistrement et la gestion des EPA, réduisant le temps de traitement de 30 %
Conception d'une application de recommandation de films/séries en Python avec FastAPI
Design d'une interface web pour l'application en HTML, CSS, JS
Deploiement de l'application avec GitHub et render: https://davemtk20002.github.io/Deploiement-des-pages-html-du-projet-2A/
Traitement des données manquantes par imputation
Sélection des variables pertinentes (critère BIC, test du Khi-deux)
Elaboration d'un modèle de random forest avec une AUC de 0.87, permettant des recommandations fiables aux recruteurs.