Djallel KERROUCHE

Djallel kerrouche

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location of Djallel KERROUCHEParis, Île-de-France, France
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  • Timeline

  • About me

    Data Scientist / Data Analyst / Buisiness Intelligence

  • Education

    • Université de pau et des pays de l'adour

      2018 - 2020
      Master's degree computational and applied mathematics

      -Logiciels Statistiques ( R, SAS, Python )-Modélisation probabiliste et statistique-Analyse de données/Data Mining-Deep Learning-Machine Learning-Bases et entrepôts de données-Processus Stochastiques et Chaînes de Markov-Méthodes de Monte Carlo

    • Université des sciences et de la technologie 'houari boumediène'

      2008 - 2014
      Master's degree operations research

      Activities and Societies: - Modélisation mathématique - Optimisation combinatoire - Optimisation multi objectif - Statistique exhaustive - Théorie des graphes - Théorie de la décision - Ordonnancement - Méta heuristiques

  • Experience

    • Air algérie

      Jan 2014 - Jun 2014
      Stagiaire en recherche opérationnelle

      Développement d'un modèle mathématique pour optimiser la flotte d’avions de la compagnie aérienne pendant la saison de pèlerinage, sous les contraintes de disponibilité d’avions et contraintes sur les aéroports de départ et d’arrivée. Le nombre de vols et les sièges vides ont été réduits à leurs niveaux optimaux.

    • Laboratoire d'etudes maritimes

      Mar 2015 - Sept 2018
      Data analyst

      - Collecte et analyse des données socio économiques et de trafic maritime- Modélisation des données et établissement des prévisions de trafic maritime- Estimation des besoins en infrastructures portuaires (simulation Monte Carlo)- Etude d’optimisation du rendement des terminaux portuaires congestionnés- Création des tableaux de bord d’aide à la décision pour l’aménagement portuaire- Planification et suivi des projets d’études (MS Project)- Audit interne (ISO 9001)

    • Cerema

      Oct 2020 - Apr 2021
      Data scientist

      Utilisation des modèles de Deep Learning pour la prévision des inondations en fonction desvariables hydrologiques Le modèle développé a permis de faire une prévision des crues,de bonne qualité «à dire d’experts», 6 heures à l’avance Le stage a été effectué dans lecadre du projet européen Interreg Sudoe Inundatio :- Nettoyage, constitution, analyse et visualisation des jeux de données - Utilisation des modèles de Machine Learning pour prédire le débit des bassins versants- Construction des modèles de Deep Learning pour prédire les inondations dans les stations hydrométriques cibles (CNN, LSTM, Encoder Decoder LSTM, ConvLSTM ,- Réalisation des analyses de sensibilités ( SALib , OpenTURNS- Présentation régulière des résultats aux partenaires du projet Show less

  • Licenses & Certifications