DJAMAL TOE WEBSITE
  • Home
  • Statistics & Machine Learning
    • Diagnostic assisté par ACP et régression logistique
    • Diagnostic tumeurs cérébrales - Reseau de neurones
    • Reduction de dimensionnalité et clustering non supervisé
    • Modélisation des données à variables dépendantes binaires
    • Prédire la durée de carrière des joueurs NBA
    • Détection d’anomalies dans les transactions à l’aide de modèles de mélange gaussien
    • Régression linéaire par descente de gradient - théorie et application
    • Modélisation des données de comptage
    • Classification des gestes de la main avec Yolo et CNN
  • Programming
    • Crée ton assistant virtuel avec pyhton
    • Application desktop avec Java et Mysql
  • Publications
  • About me
  • LinkedIn
  • Github

On this page

  • 🌐 À propos de cette page
  • 📂 Mes catégories de projets

Bienvenue sur la page de mes publications

🌐 À propos de cette page

Bienvenue sur mon espace dédié à la valorisation de projets en science des données, statistiques et développement d’outils interactifs.

À travers ces publications, je partage mes travaux allant de la modélisation statistique à l’intelligence artificielle, en passant par l’analyse visuelle, la programmation, la Business Intelligence et des applications concrètes dans des domaines variés : santé, finances, éducation, entreprise, ou encore comportement du consommateur.

Chaque projet illustre ma volonté de combiner :

  • une compréhension rigoureuse des données,
  • des méthodes modernes de modélisation et de visualisation,
  • et un souci de transparence, reproductibilité et accessibilité.

🛠️ Outils principaux : Python, R, Quarto, Streamlit, Shiny, FastAPI, SQL, Django REST, etc.

📂 Mes catégories de projets

La liste ci-dessous regroupe mes publications par grandes thématiques. Cliquez sur une vignette pour explorer les projets associés.

Cliquez sur la catégorie de publications que vous souhaitez consulter

Modélisation Statistique & Machine Learning
Python
R
Statistiques
Modélisation statistiques
Machine Learning
Deep Learning
Clustering
EDA
Reduction de dimensionalité

Études appliquées aux domaines de la santé, de la finance et du sport à travers des techniques statistiques et de machine learning interprétables : régression, clustering, réduction de dimension.

Programmation & Projets Interactifs
Java
Python
MySql
API vocales
JavaFX
Programmation orientée objet

Développement d’applications interactives (bureaux, vocales, connectées aux bases de données) en Java et Python, avec une attention à la modularité et à l’expérience utilisateur.

Analyse exploratoire & Visualisation
R
Python
Leaflet
sf
tmap
Geopandas
Folium
ggplot2
matplotlib
seaborn

Représentation visuelle de données complexes via des cartes et graphiques interactifs, notamment en santé publique et socio-économie, avec R et Python.

Formations & Théorie
R
Quarto
Markdown
Régression
Machine Learning
Optimisation
Théorie statistique

Contenus un peu pédagogiques sur les bases de la data science : descente de gradient, modèles linéaires, visualisation interactive, création de supports didactiques avec Quarto.

Business Intelligence & Domaines d’Application (en cours de publication)
Power BI
Excel
SQL
Python
Dashboards
Analyse des Ventes

Exploration de domaines variés (santé, finance, entreprise, ventes) avec des outils de BI pour analyser les performances, construire des tableaux de bord et orienter la prise de décision.

Publications à venir
Deep Learning
MTCNN
FaceNet
Streamlit
FastAPI
Django REST Framework
Traitement vidéo

Reconnaissance faciale pour pointage automatique (MTCNN, FaceNet, Streamlit), APIs avec FastAPI/Django. Autres travaux : optimisation, classification avancée, automatisation sur vidéos et capteurs.

No matching items