À propos
Je suis étudiant en 2e année en sciences des données appliquées (La Cité, Ottawa). J’aime transformer des données publiques en analyses claires et utiles pour la prise de décision.
Compétences principales : collecte et nettoyage de données, analyse statistique, visualisation, modélisation (régression), et communication des résultats.
Compétences
- Programmation / Data : Python, R, SQL
- Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Excel
- Bases de données : MySQL, SQL Server
- Cloud / Outils : AWS (EC2), Power Query
- Soft skills : rigueur, gestion du temps, communication, travail d’équipe
- Langues : français & anglais
Projet vedette
Accessibilité au logement : Ontario vs Colombie-Britannique (2021)
Objectif : comparer l’accessibilité au logement à partir du ratio logement / revenu et identifier les types de ménages les plus vulnérables.
- Données : Recensement 2021 (Statistique Canada – microdonnées)
- Méthodes : nettoyage, analyse exploratoire, visualisations, régression linéaire multiple (log(ratio + 1))
- Résultats : les ménages unipersonnels présentent les charges les plus élevées ; l’Ontario est légèrement plus abordable que la C.-B. à caractéristiques comparables.
Pourquoi c’est important : ce type d’analyse aide à mieux cibler les politiques d’aide au logement vers les ménages les plus exposés.
Contact
- GitHub : github.com/magloire2026
- Email : mdakeyo@peacemakers.ch