Stage
Scientifique des données @ Klesia
Travail avec le département de science des données sur un projet d'apprentissage automatique axé sur la recherche pour détecter les anomalies de paiement d'assurance des entreprises dans les données DSN et améliorer une approche existante de détection des anomalies non ML.
- 6
- mois
- 7
- technologies
- 1
- projet expédié
Ce que j'ai fait
- Apprentissage et utilisation du SAS Enterprise Guide pour comprendre et interroger les bases de données Klesia.
- Création d'ensembles de données à partir de données internes brutes et non nettoyées à l'aide de SAS Enterprise Guide et Python.
- Conception d'approches d'ingénierie et d'intégration de fonctionnalités pour la détection d'anomalies au niveau de l'entreprise.
- Création d'un réseau neuronal PyTorch formé et évalué via Azure ML pour détecter les anomalies DSN.
Comment ça s'est déroulé
Stage en science des données, de l'extraction de données SAS aux expériences de détection d'anomalies PyTorch/Azure ML.
juil. 2023Intégration
Début du stage Data Scientist
Début du stage Klesia au sein du département Data Science.
juil. 2023Recherche / Découverte
Accès aux données SAS et DSN
Apprentissage de SAS et interrogation des bases de données Klesia pour comprendre et extraire les données liées à DSN-.
août 2023Mise en œuvre
Ensemble de données construit à partir de zéro
Création d'ensembles de données à partir de données brutes d'entreprise à l'aide de SAS Enterprise Guide et de Python.
oct. 2023Mise en œuvre
Modèle PyTorch sur Azure ML
Création d'expériences de réseau neuronal avec PyTorch pour détecter les anomalies DSN sur Azure ML.
déc. 2023Livraison
Stage terminé
J'ai terminé le stage de 6 mois en science des données.
Stack
- SAS Enterprise Guide
- Python
- PyTorch
- Azure ML
- Data cleaning
- Feature engineering
- Machine learning