📍 Dakar, Sénégal

Je suis Élève Ingénieur Statisticien Économiste à l'École Nationale de la Statistique et de l'Analyse Économique Pierre Ndiaye (ENSAE Dakar).

Passionné par la Science des Données et l'Économie, je combine mes compétences en statistiques, en économie et en programmation pour traiter des données complexes et développer des solutions analytiques et prédictives.

Fort d'une expérience antérieure dans le domaine du journalisme et des médias, je possède également une solide capacité d'analyse critique, de synthèse et de communication, essentielle pour traduire des concepts techniques en informations claires.

• 📊 Science des Données : Analyse statistique, modélisation prédictive.
• 📈 Économétrie et Analyse Économique : Application des méthodes statistiques avancées aux données économiques et sociales.
• 💻 Programmation et Développement d'Outils : Création de scripts et d'applications pour l'analyse de données, l'automatisation et la résolution de problèmes.

• 🎓 Élève Ingénieur Statisticien Économiste – ENSAE Dakar (École Nationale de la Statistique et de l'Analyse Économique Pierre Ndiaye), Dakar, Sénégal (en cours, 2024-2027)
• 🎓 Licence en Analyse et Politique Économique – Université Norbert Zongo de Koudougou, Burkina Faso (2018-2021)

Mes projets personnels et universitaires me permettent d'appliquer mes connaissances en science des données, en économétrie et en optimisation à des cas concrets.

• 🇸🇳 Analyse et Harmonisation EHCVM Sénégal (2018 & 2021) (Dépôt : welfare-senegal-ehcvm-analysis)

  • Description : Projet d'analyse de données en R axé sur l'harmonisation, le nettoyage, le recodage et la fusion des bases de données de l'Enquête Harmonisée sur les Conditions de Vie des Ménages (EHCVM) au Sénégal pour les années 2018 et 2021. Inclut des statistiques descriptives pour la base fusionnée.
  • Technologies clés : R, dplyr, haven, gtsummary, DataExplorer, labelled.

• 💡 Projet d'Optimisation (Dépôt : optimisation_tournee)

  • Description : Développement d'un algorithme et d'une solution de routage optimisé pour les camions de collecte, avec un focus sur l'efficacité et la réduction des coûts opérationnels. Applicable à la logistique urbaine (ex: gestion des déchets à Dakar).
  • Technologies clés : Python, SciPy, PuLP, NetworkX, Pandas.

• 🐍 Mini-Projets Python (Dépôt : mini_projet_python)

  • Description : Une collection d'exercices et de petits projets Python explorant divers concepts de programmation, d'algorithmique et de manipulation de données (ex: structuration de données, algorithmes de tri/recherche).

• 🎙️ Expérience en Journalisme

  • Description : Passage dans le domaine des médias en tant que journaliste. Cette expérience a fortement développé mes capacités d'analyse, de synthèse d'informations complexes, et de communication claire et impactante.

• Langages de Programmation :
  • Python
  • R
• Logiciels Statistiques & Analyse de Données : Stata, Excel
• Librairies/Frameworks Data Science (Python) :
  • Pandas
  • NumPy
  • Scikit-learn
  • Matplotlib
  • Seaborn
• Contrôle de Version :
  • Git
  • GitHub
• Outils : Jupyter Notebook, VS Code

• Email : albertzinaba@gmail.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/in/albertzinaba