→ Je suis Amélie Pires, étudiante en Master 2 Économétrie Appliquée à l'IAE Nantes.
Formée à l'analyse de données, à l'économétrie et aux méthodes de prévision, je souhaite mettre mes compétences en R, Python et modélisation statistique au service de projets de data science. Mes projets académiques m'ont permis de développer une approche rigoureuse de l'estimation, de la comparaison et de l'évaluation des modèles.
→ Je recherche actuellement un stage de 3 à 6 mois à partir de mars 2027 dans le domaine de la data.
Construction d'une base mensuelle multi-sources et comparaison de modèles de prévision (ARIMA, ARMAX, régression, Random Forest). Résultat : le modèle naïf reste le meilleur (RMSE 4,05 contre 4,95 pour le Random Forest en rolling window).
Collecte de données (enquête auprès de 222 étudiants) et régressions linéaires multiples afin d'identifier les principaux déterminants des dépenses alimentaires étudiantes (modèle final : FGLS/WLS).
Analyse de 22 indicateurs sur 38 pays à l'aide de méthodes d'analyse multivariée, de réduction de dimension et de classification : ACP, PCR et PLS. La PLS prédit le mieux la satisfaction dans la vie (R² test de 0,58).
Langages : Python · R · SQL
Data & visualisation : Power BI · R Shiny · Excel
Cloud & bases de données : Google Cloud · BigQuery
Économétrie & analyse spatiale : Stata · Gretl · QGIS · GeoDa
Versioning : Git · GitHub
- LinkedIn : www.linkedin.com/in/amelie-pires
- E-mail : amelie.pires@hotmail.com