👋 Patricia KOTO NGBANGA

🎯 Data Analyst

Statisticienne

Économiste du développement

📍 Paris, France
📧 Email : patriciakoto@gmail.com
🔗 LinkedIn : patkot
💻 GitHub : Patricia-Koto

🚀 À propos de moi

Économiste du développement et statisticienne, j’utilise les données pour analyser les réalités socio-économiques et appuyer la prise de décision.

Mon profil combine analyse de données, expérience terrain en enquêtes statistiques et gestion de projets de développement.

👉 Objectif : transformer les données en outils opérationnels pour orienter les politiques publiques.

🧠 Compétences

📊 Analyse de données
Python (Pandas, NumPy), R, Stata, Excel Avancé,

📈 Statistiques et modélisation
Régression, inférence statistique, modélisation prédictive

🤖 Machine Learning
Scikit-learn, Statsmodels

📊 Visualisation et BI
Power BI, Excel

⚙️ Data engineering
SQL, notions de PySpark

🛠️ Outils
Git, MLflow, Streamlit

📂 Projets

🔹 Prédiction de la pauvreté (Machine Learning)

Développement d’un modèle de classification pour identifier les ménages pauvres à partir de données d’enquête.

Méthodes : régression logistique, Random Forest, Gradient Boosting, pondérations statistiques

Résultat : modèle robuste pour améliorer le ciblage des politiques publiques

🔗 Code :
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🔗 Application :
Accéder à l’application

🔹 Classification d’images (Deep Learning)

Mise en place de modèles de vision par ordinateur pour classifier des images.

Modèles : CNN, MobileNetV2

Résultat : précision d’environ 90 %

🔗 Code :
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🔹 MLOps avec MLflow

Suivi et comparaison des performances des modèles.

Contenu : tracking des expériences, sélection du meilleur modèle

🔗 Code :
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🔹 Data Warehouse & Power BI

Conception d’un entrepôt de données et création de dashboards.

Technologies : SQL Server, Power BI

🔗 Code :
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🔹 Graph Data – Neo4j

Modélisation et analyse de relations complexes.

Technologies : Neo4j, Cypher

🔗 Code :
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📊 Expérience

🏢 FORIM — Chargée de suivi de projets

Suivi technique et financier
Analyse de données
Reporting

🏢 Institut National de la Statistique (RDC)

Supervision d’enquêtes nationales
Analyse de données
Coordination terrain

🎓 Formation

Master Développement — Paris 1 Sorbonne
DU Data Analytics — Paris 1
Formation en statistique — ENSEA

📌 Points forts

Double compétence : terrain et data science
Expérience sur enquêtes nationales
Approche orientée décision et impact
Projets concrets avec déploiement

📬 Contact

Disponible pour des opportunités en :

Data analysis
Gestion de projet
Suivi-évaluation
Data science appliquée

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