VOLONTÉ NZUZI MABIALA

Data Analyst Junior en fin de Master 120 en Ingénieur de Gestion, finalité Data Science à l'Université de Namur, avec une spécialisation préalable en Business Data Analysis. Expérience stage en immersion chez SILAC dans un environnement Data réel combinant SQL, SSMS, SSIS, Power BI, Excel et Data Warehouse. Double approche Data & Business, avec expérience en analyse de données, Data Cleaning, ETL, Dashboarding, définition de KPIs et modélisation prédictive.

• PRÉDICTION DES RETARDS DES TRAINS - SNCB , Université de Namur | Data Analytics Project
• Préparé et nettoyé des données de ponctualité : traitement des dates/heures, suppression d'outliers et encodage de variables catégorielles.
• Réalisé le Feature Engineering sur les jours, lignes, trains, relations, directions et horaires.
• Développé et comparé des modèles Random Forest et XGBoost avec séparation 80 % entraînement / 20 % test.
• Créé des dashboards interactifs Power BI et définir des KPIs de ponctualité, retards, suppressions, périodes, types de trains et performances des gares.
• Technologies : Python, Random Forest, XGBoost, Power BI, Data Cleaning, Feature Engineering, KPIs

• ANALYSE ÉNERGÉTIQUE , Université de Namur | Business Intelligence
• Analysé les besoins métiers et la qualité des données pour centraliser les données de production éolienne et solaire.
• Conception d'un modèle Data Warehouse avec dimensions et tables de faits.
• Développé des processus ETL sous SSIS : extraction, transformation, nettoyage, lookup et chargement.
• Écrit des requêtes SQL et créé les relations entre faits et dimensions.
• Développé des dashboards interactifs permettant l'analyse temporelle et géographique ainsi que la comparaison entre prévisions et valeurs réelles.
• Créé des KPIs et filtres pour analyser les performances des installations et la fiabilité des prévisions.
• Technologies : SQL, SSIS, ETL, Data Warehouse, Power BI, Data Quality, KPIs