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  "basics": {
    "name": "Hind Zermane",
    "label": "Analyste de Données",
    "image": "https://freecv.org/i/avatars/ac0c739c-f7e1-48ed-b105-2637cf2714c4/avatar.webp?t=1787325593333",
    "summary": "Data Analyst junior, spécialisée en analyse de données, SQL, Python et machine learning. Auteure d'un projet de fin d'études en IA multimodale explicable, alliant pensée critique et rigueur pour transformer des données complexes en informations exploitables. Motivée à mettre ces compétences au service de l'équipe Data de l'Aéroport d'Alger (SGSIA).",
    "location": " Constantine"
  },
  "education": [
    {
      "institution": "Université Constantine 2, Algérie",
      "degree": "Master Informatique — Science des Données et Systèmes Intelligents",
      "startDate": "2024",
      "endDate": "2026"
    },
    {
      "institution": "Université Constantine 2, Algérie",
      "degree": "Licence Informatique — Systèmes d'Information",
      "startDate": "2021",
      "endDate": "2024"
    },
    {
      "institution": "Moufdi Zakaria",
      "degree": "Baccalauréat Scientifique",
      "endDate": "2021"
    }
  ],
  "skills": [
    "Data Analysis",
    "SQL",
    "Python",
    "Data Visualization",
    "Machine Learning",
    "Data Warehousing",
    "Data Mining",
    "Business Intelligence",
    "Data Cleaning",
    "Statistical Analysis",
    "Big Data",
    "Scikit-learn",
    "Pandas",
    "Matplotlib",
    "Team Collaboration"
  ],
  "languages": [
    {
      "language": "Arabe ",
      "fluency": "Native"
    },
    {
      "language": "Français ",
      "fluency": "Intermediate"
    },
    {
      "language": "Anglais",
      "fluency": "Intermediate"
    }
  ],
  "projects": [
    {
      "name": "Retail Sales Analytics — Business Intelligence",
      "highlights": [
        "Analyse des données transactionnelles d’une entreprise de distribution afin d’évaluer les performances commerciales selon les produits, clients, magasins, zones et périodes.",
        "Conception d’un modèle en étoile et mise en place d’un processus ETL pour le nettoyage, l’intégration et la préparation des données, avec création de tableaux de bord interactifs et analyse des KPI commerciaux.",
        "Développement de visualisations et d’analyses SQL pour identifier les produits les plus vendus, les clients fidèles, les zones et magasins les plus rentables, ainsi que prédiction des profits jusqu’en 2025 avec un modèle de régression linéaire."
      ],
      "keywords": [
        "Power BI",
        "DAX",
        "Power Query"
      ]
    },
    {
      "name": "Big Data Sentiment Analysis of Amazon Reviews",
      "highlights": [
        "Analyse et préparation de millions d’avis Amazon à travers le nettoyage des données, l’exploration, la visualisation, l’ingénierie de caractéristiques et la classification des sentiments.",
        "Adaptation du pipeline à un environnement Big Data avec Hadoop HDFS, YARN et Spark pour le stockage et le traitement distribué, avec sauvegarde des prédictions dans MongoDB."
      ],
      "keywords": [
        "TF-IDF",
        "Hadoop",
        "HDFS",
        "YARN",
        "Apache Spark",
        "MongoDB"
      ]
    },
    {
      "name": "Prédiction de la température du lendemain — Constantine, Algérie",
      "highlights": [
        "Prédiction de la température du lendemain à partir de données météorologiques historiques, avec nettoyage des données, ingénierie de caractéristiques temporelles et météorologiques, et sélection de variables.",
        "Développement et optimisation d’un modèle RNN pour séries temporelles, avec un R² de 0,905 et une MAE de 0,2287°C sur l’ensemble de test. "
      ],
      "keywords": [
        "RNN"
      ]
    },
    {
      "name": "CriticalAI — Système multimodal explicable de prédiction d'événements hospitaliers  critiques",
      "highlights": [
        "Conception d’un système d’aide à la décision clinique multimodal (CriticalAI) combinant données tabulaires, texte clinique et signaux ECG pour le triage et la prédiction de dégradation clinique.",
        "Obtention d’un AUROC de 0,864 pour la classification du triage, avec intégration de l’explicabilité via SHAP et comparaison avec Llama-3 70B.",
        "Déploiement d’une application web complète pour les workflows infirmiers et médicaux."
      ],
      "keywords": [
        "XGBoost",
        "RealMLP",
        "ClinicalBERT",
        "React",
        "Flask",
        "PostgreSQL"
      ]
    }
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      "name": "AWS Academy Graduate — Cloud Foundations",
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    "keywords": [
      "Power BI",
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