Je vais , dédoublonner et structurer votre base de données de rentrée scolaire

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Votre fichier d'inscriptions est plein de doublons, de dates au mauvais format et de colonnes incohérentes ? Je remets tout ça au propre.

Je prends votre base brute (Excel, CSV, exports divers) et je la transforme en base fiable, structurée et prête à l'emploi : dédoublonnage, uniformisation des formats (noms, dates, sexe, classes), correction des valeurs aberrantes, et organisation en table claire — la base sur laquelle vous pourrez construire tableaux de bord et rapports sans mauvaise surprise.

Ce que vous obtenez : ✅ Une base nettoyée et structurée (Excel, CSV ou format de votre choix) ✅ Un rapport listant les anomalies corrigées (doublons, valeurs manquantes, incohérences) ✅ Un dictionnaire de données (nom des colonnes, formats attendus) pour éviter que le désordre revienne

Confidentialité : vos données (élèves, personnel) sont traitées de façon strictement confidentielle et supprimées de mon environnement de travail après livraison.

Je vais , dédoublonner et structurer votre base de données de rentrée scolaire

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AD_ANALYTICS

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🚀 Expert Data Scientist | Économie, Agro-économie, Ecologie, Santé & Finance Analyste de données senior spécialisé en économie, statistiques, santé publique et développement logiciel, je transforme vos données en décisions stratégiques pour : Entreprises (PME, startups, scale-ups) ONG & associations (impact social, fundraising) Hôpitaux & CHU (optimisation ressources, épidémiologie) Chercheurs & institutions publiques (publications, politiques publiques) 🔍 Expertise terrain validée ✅ 5+ ans en assurance (analyse risques, actuariat, modélisation prédictive) ✅ Chercheur universitaire + Data Scientist au CHU public (Bénin) ✅ Projets open-source sur les marchés financiers africains (Python/R) ✅ Publications scientifiques en économie de la santé et data mining 🛠️ Solutions sur-mesure pour vos besoins 📊 Analyses avancées : Modélisation prédictive (machine learning) Statistiques descriptives & inférentielles Benchmarking sectoriel 📈 Visualisation percutante : Tableaux de bord interactifs (Power BI, Tableau, Plotly) Rapports automatisés (R Markdown, Quarto) Cartographie des données (GIS, folium) 💻 Outils & technologies : Langages : Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), R (Tidyverse, Shiny) Bases de données : SQL, MongoDB, BigQuery Cloud : AWS, Google Cloud, Azure 📞 Disponible pour échanger 📩 Contactez-moi pour : Un audit gratuit de vos données Une démonstration de mes outils Un projet pilote sans engagement 🦖 Ravis de collaborer – Réactivité garantie !

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