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  • Master Mathématiques appliquées, statistique, Université de Rennes
  • Rennes/Nantes
  • LinkedIn in/léandre-gachet-715517167
  • Joined Aug 14, 2026

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LeandreGachet/README.md

Léandre Gachet

Master Mathématiques appliquées et statistique, parcours Science des données, statistique et économétrie
Université de Rennes, 2024-2026

Économétrie et inférence causale, apprentissage automatique, séries temporelles, traitement du langage. Avec l'ingénierie des données et les outils de restitution qui vont avec.


Économétrie et inférence causale

Apprentissage automatique

Séries temporelles et prévision

Traitement du langage

Ingénierie des données et bases

Statistique et analyse multivariée

Réseaux et visualisation

Enquêtes et conduite de projet

Programmation

Projets personnels

  • Pronostics Coupe du monde : GLM de Poisson, optimisation d'espérance sur cotes réelles, backtest walk-forward
  • Maison : application Android pour le stock, le dressing, le ménage et l'agenda, 27 services métier
  • Rentabilité horaire : modèle Excel de 426 formules, coûts et temps que personne n'affiche
  • Coût d'un trajet : consommation déduite du type de route, segment par segment
  • Aléatoire : tirages au sort avec historique persistant, React Native et SQLite

Expérience

Data scientist, AVISIA, conseil en données et IA. Mission de 6 mois chez un client du secteur de l'énergie.
Score d'attrition client, de la construction de la variable cible jusqu'à l'outil de priorisation livré aux équipes commerciales.

Analyse et gestion de données géographiques, ADAC 22, 3 mois.
Automatisation des traitements INSEE, alimentation d'une base PostgreSQL, chaîne de publication cartographique.

Développeur de solutions de gestion de données, FC Mordelles, 2 mois.
Collecte automatisée, base relationnelle en 13 tables, exécutables autonomes pour un utilisateur non technicien.

Chargé d'études économiques, CCI Bretagne, 3 mois.
Publication régionale papier et numérique, arbitrage sur les nomenclatures d'activité.


Outils

  • Langages : Python, R, SQL, SAS, TypeScript, VBA
  • Modélisation : scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, TensorFlow/Keras, survival, spdep, plm, DoubleML, FactoMineR, mclust, forecast
  • Données : PostgreSQL, Snowflake, Oracle, Access, Talend, FME
  • Restitution : Power BI, Tableau, Shiny, Dash, Streamlit, Bokeh, QGIS, Sphinx
  • Mobile : React Native (Expo), SQLite

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