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DiabetesCare AI — Data Science & Machine Learning Healthcare

• Nettoyage, preprocessing et préparation de données numériques et catégorielles.
• Entraînement et comparaison de Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting et XGBoost.
• Validation croisée et évaluation avec Accuracy, Precision, Recall, F1-score et ROC-AUC.
• Gradient Boosting : 94,08 % Accuracy · 93,65 % F1-score · 98,58 % ROC-AUC.
• Déploiement du modèle avec FastAPI sous forme d’API REST.
• Développement d’une interface clinique premium avec Streamlit et visualisations Plotly.
• Architecture complète : Data → ML → API → Application Web.
• Technologies : Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, FastAPI, Streamlit, Plotly, REST API, Machine Learning.

Plateforme intelligente d’analyse e-commerce & Business Intelligence

• Développement d'une plateforme intelligente d'analyse e-commerce avec Python et Streamlit.
• Conception de tableaux de bord interactifs pour visualiser les ventes, les revenus et les indicateurs de performance (KPI).
• Analyse et traitement des données avec Pandas, NumPy et SQL/MySQL.
• Création de visualisations dynamiques avec Plotly et Matplotlib.
• Intégration d'algorithmes de Machine Learning avec Scikit-learn pour la segmentation des clients et l'analyse prédictive.
• Automatisation de la génération de rapports décisionnels afin d'aider à la prise de décision stratégique.

Développement d’une application Qibla direction de Kaaba iOS

• Développement d'une application iOS permettant de déterminer avec précision la direction de la Kaaba (Qibla).
• Conception d'une interface utilisateur moderne et fluide avec SwiftUI.
• Utilisation des services de géolocalisation (Core Location) pour récupérer la position de l'utilisateur.
• Calcul de la direction de la Qibla à partir des coordonnées GPS et des formules géodésiques.
• Intégration de la boussole (Core Motion) pour une orientation en temps réel.
• Gestion des autorisations de localisation conformément aux recommandations d'iOS.
• Optimisation des performances et de l'expérience utilisateur sur iPhone et iPad.
• Développement selon l'architecture MVVM avec SwiftUI.
• Tests, débogage et déploiement de l'application avec Xcode et App Store Connect.

Développement d’une application coranique iOS

• Développement d'une application coranique iOS avec SwiftUI et une interface utilisateur moderne.
• Création d'une bibliothèque islamique regroupant le Coran audio, les hadiths, le Tafsir, le Fiqh, le Tawhid et les 99 Noms d'Allah.
• Intégration des horaires de prière, d'un guide de la prière, des invocations quotidiennes et du calendrier Hijri.
• Ajout de modules dédiés à l'Aqida, à la Sîrah du Prophète ﷺ et à l'Akhlaq & Tazkiya.
• Optimisation de l'expérience utilisateur grâce à une navigation fluide et une architecture MVVM.

Application desktop Boutique GayiDior

• Conception de l’architecture applicative et du modèle de données.
• Développement de l’interface utilisateur avec JavaFX.
• Intégration d’une base de données MySQL.
• Automatisation des processus de gestion.
• Création de tableaux de bord analytiques pour le suivi des performances.

Stage de fin d’études – Projet de fin d’études | Mattel - Nouakchott

(01-01-2024 jusqu'à 15-06-2024)

Développement d’un logiciel desktop sécurisé – Service de transfert de solde.

• Service Mischili (gestion des recharges téléphoniques, SMS, Internet et transactions bancaires).
• Modules développés : gestion des revendeurs, suivi des transactions clients/bancaires (Bankily, Masirvi), statistiques de données, génération de rapports annuels.
• Créé des dashboards analytiques avec graphiques dynamiques (CA annuel/mensuel, transactions réussies/échouées, montants par banque, soldes par groupe).
• Mis en place un système d’authentification et contrôle d’accès garantissant la fiabilité des données.
• Résultat : Centralisation et analyse de plusieurs milliers données de transactions, amélioration de la fiabilité et du suivi des opérations.
• Technologies utilisées : Java, MySQL.

Stagiaire développeur informatique

03/2023 - 06/2023

Développement de système de gestion pour restaurant sur Odoo.

• Déploiement du module Point de Vente (PoS – Restaurant) : gestion des tables, prise de commandes, impression en cuisine, division des notes.
• Intégration avec la gestion de stock pour le suivi automatique des ingrédients et alertes de rupture.
• Mise en place de la facturation et de la comptabilité : encaissements multi-modes (espèces, carte, mobile), rapports de ventes et marges.
• Automatisation des achats et gestion des fournisseurs : suivi des commandes, prix et réapprovisionnement.
• Gestion des clients : réservations, fidélisation, historique des commandes.
• Ajout de la fonctionnalité commandes en ligne et réservation de tables via le site web Odoo.
• Suivi et analyse via des tableaux de bord personnalisés (chiffre d’affaires, plats les plus vendus, performances des serveurs).
• Réduction de 35% du temps de gestion des commandes restaurant avec Odoo.

Master Systèmes d'Information et Business Intelligence

2026 - 2028

Cnam - Paris

Perspectives professionnelles
Développeur full stack
Data analyst
Data architect
Data scientist
Business analyst
Consultant en Business Intelligence
Expert en ingénierie et gouvernance des données

Licence en développement informatique

2021 - 2024

ISCAE

Nouakchott - Mauritanie

Baccalauréat scientifique série D

2020 - 2021

Al awalama

Nouakchott - Mauritanie