Chen XI

Experience

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  Inserm

  May 2012 - Sept 2012

  Ingénieur logiciel stagiaire

  Ce stage s'est déroulé dans le locaux de Grenoble Institut des Neurosciences – Centre de Recherche Inserm U836 - UJF - CEA - CHU.Objectif(s) :• Explorer les données de cerveau du plaforme IRMf à l’aide de techniques d’analyse multi-variées, plus rouste pour la détection dans des régions d’intérêt de signaux fables(Pereira 2009). • Déterminer un possible codage distribué au sein des régions auditives et motrices de ces voyelles aussi bien en perception qu’en production.Réalisation(s) :• Adaptation à l’environnement neurosciences : l’étude de séries d’expériences de production et perception.• Nettoyage des données brutes : Alignement de l’image de cerveau, normalisation, lissage des données pour améliorer le SNR.• Élaboration du script Python pour appliquer l’analyse sur les données.• Étude probabiliste de données à l’aide du script Matlab.Environnement(s) technique(s) :• Système : Linux• Langage : Python, matlab• Librairie scientifique : Numpy, Scipy, Scikit-learn Show less

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  Probayes

  Mar 2014 - Oct 2014

  Développeur logiciels

  Objectif(s) :• Réaliser des analyses statistiques descriptives sur les données brutes • Analyser le caractère prédictif des données de manière supervisée ou non• Produire un rapport à partir de l’analyseRéalisation(s) :• Rédaction des documents nécessaires à l’élaboration d’un projet : Cahier des charges, spécifications fonctionnelles et techniques, élaboration des cahiers de test fonctionnels, techniques et unitaires.• Mise en place de l’outil de collaboration : EGit pour eclipse.• Développement complet de l’application. Le produit final peut effectuer quatre genres d’analyses statistiques descriptives. Selon la nature des sorties des analyses, on peut les classifier en « visualisation » et « description ». Selon le nombre de variables cibles, on peut les classifier en « univarié » et « bivarié ». Le produit cartésien entre ces deux familles nous donne quatre types d’anlyses. À l’issue de l’exécution, un rapport d’analyse sera généré. La visualisation peut en plus générer des graphiques au format png. Il est invoqué directement dans le shell python ou un script python. L’interface graphique n’est pas imposée par le client.• Mise ne place de la méthode TDD : Intégration continue, test unitaire et fonctionnel.Environnement(s) technique(s) :• Système : Linux• Langage : Python• Outils et librairie: Jenkins, Eclipse, Git, Numpy, Scipy, Matplotlib, Sphnix (génération du doc)• Conventions de codage: PEP8 Show less