À propos du service
TraduitMon principal outil pour les statistiques et l'analyse de données est le langage R, et au fil des années de travail, j'ai appris à transformer des tableaux chaotiques et des exports bruts en résultats dignes d'être défendus. Je fais de vraies statistiques, pas de la simple script : j'ajuste et vérifie des régressions, des modèles mixtes, GLM, des modèles de survie et de séries temporelles, effectue des tests d'hypothèses et des calculs de puissance, planifie des échantillons et vérifie soigneusement les hypothèses afin que les conclusions résistent à l'examen. Si vous avez une question de recherche, un ensemble de données et une date limite, je prendrai la tâche du fichier brut à une réponse claire et honnête.
Dans mon travail quotidien, je vis dans tidyverse. Je nettoie, transforme et joins des données avec dplyr et tidyr, j'automatise les pipelines répétitifs et documente chaque transformation afin que l'ensemble de l'analyse s'exécute avec une seule commande. Pour plus de clarté, je construis des graphiques de qualité publication dans ggplot2 — des graphiques exploratoires aux illustrations soignées pour des articles et des tableaux de bord, et je formate les résultats en rapports R Markdown ou Quarto qui se construisent directement en HTML, PDF ou Word. Cela me distingue clairement des scientifiques des données Python, des développeurs Julia et des spécialistes des tableaux de bord BI qui déplacent des blocs : mon ensemble d'outils entier est l'écosystème statistique R.
Lorsque le résultat doit être interactif plutôt qu'un rapport statique, je développe des applications Shiny afin que votre équipe puisse explorer les données, les filtrer et relancer des modèles sans une seule ligne de code. J'accorde de l'importance à la justesse, à une méthodologie transparente et à un code lisible, et j'explique la signification des chiffres dans un langage simple, y compris les mises en garde et les limites. Une analyse ponctuelle, une recherche académique, un test A/B ou un pipeline de reporting permanent — je livre un travail en lequel vous pouvez avoir confiance et que vous pouvez réutiliser.
— Modélisation statistique : régressions, GLM, modèles mixtes, survie, séries temporelles
— Tests d'hypothèses, analyse de puissance et conception d'expériences
— Traitement des données dans tidyverse : dplyr, tidyr, purrr
— Visualisation des données dans ggplot2 pour des articles et des tableaux de bord
— Applications web interactives dans Shiny
— Rapports reproductibles en R Markdown et Quarto
Dans mon travail quotidien, je vis dans tidyverse. Je nettoie, transforme et joins des données avec dplyr et tidyr, j'automatise les pipelines répétitifs et documente chaque transformation afin que l'ensemble de l'analyse s'exécute avec une seule commande. Pour plus de clarté, je construis des graphiques de qualité publication dans ggplot2 — des graphiques exploratoires aux illustrations soignées pour des articles et des tableaux de bord, et je formate les résultats en rapports R Markdown ou Quarto qui se construisent directement en HTML, PDF ou Word. Cela me distingue clairement des scientifiques des données Python, des développeurs Julia et des spécialistes des tableaux de bord BI qui déplacent des blocs : mon ensemble d'outils entier est l'écosystème statistique R.
Lorsque le résultat doit être interactif plutôt qu'un rapport statique, je développe des applications Shiny afin que votre équipe puisse explorer les données, les filtrer et relancer des modèles sans une seule ligne de code. J'accorde de l'importance à la justesse, à une méthodologie transparente et à un code lisible, et j'explique la signification des chiffres dans un langage simple, y compris les mises en garde et les limites. Une analyse ponctuelle, une recherche académique, un test A/B ou un pipeline de reporting permanent — je livre un travail en lequel vous pouvez avoir confiance et que vous pouvez réutiliser.
— Modélisation statistique : régressions, GLM, modèles mixtes, survie, séries temporelles
— Tests d'hypothèses, analyse de puissance et conception d'expériences
— Traitement des données dans tidyverse : dplyr, tidyr, purrr
— Visualisation des données dans ggplot2 pour des articles et des tableaux de bord
— Applications web interactives dans Shiny
— Rapports reproductibles en R Markdown et Quarto
