Analyse de test A/B : Évaluation de la performance des tests A/B sur les clients de Cdiscount en observant et en analysant leur comportement d'achat.Bot de recommandation : Analyse d'un bot de recommandation de produits basé sur les prompts fournis par les clients pour personnaliser les suggestions d'achat.Extraction de données via Snowflake : Utilisation de Snowflake pour extraire et analyser les données afin d'évaluer les performances des produits de Cdiscount.Analyse de catégorisation de recherche : Utilisation de Jupyter Notebook et Python ( pandas et matplotlib ) pour faciliter la catégorisation de recherche.Automatisation VBA : Automatisation d’analyses répétitives en créant des macros avec VBA permettant aux équipes opérationnelles de gagner du temps.

Créer des indicateurs permettant aux clients de connaître la valeur de leur patrimoine et à Owwner d'avoir des informations sur leurs activités permettant de faciliter leur prise de décision. Réalisation d'un dashboard sur Streamlit représentant la durée de commercialisation et d'occupation des biens immobiliers d'Owwner. Développer un modèle de Machine Learning qui calcule l'indice d'impayé par département selon le code postal et la valeur du bien, à l'aide de scikit-learn.