Cynthia Fonderson

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Une professionnelle des données avec plus de 6 ans d’expérience dans la fourniture d’informations centrées sur les données.

Sélectionné pour participer à un Fellowship de science des données de 14 semaines avec un apprentissage facilité par des cas d’affaires réels de science des données.
Coordination et collaboration avec un groupe de cinq personnes utilisant des ensembles de données sur la mortalité liée à la grossesse provenant du CDC et des ensembles de données de recensement provenant de la base de données du recensement des États-Unis pour répondre à la question suivante : Quels sont les effets des facteurs socio-économiques sur les résultats de la grossesse aux États-Unis d’Amérique ?
A créé un plan de projet détaillé avec des réunions bihebdomadaires pour assigner les livrables et s’assurer que l’équipe reste sur la bonne voie, a reçu le mentorat et les conseils d’un scientifique de données de l’industrie.

A traité et analysé plus de 900 Go de données en utilisant des méthodes statistiques avancées pour identifier les corrélations entre le matériel génétique et diverses maladies, contribuant ainsi au développement de modèles prédictifs.
Livré des présentations orales dynamiques lors de conférences locales, nationales et internationales avec un public moyen de 50 à 100 personnes, engageant avec succès les audiences et conduisant à des résultats exploitables.
Rédaction de rapports concis et percutants d’une ou deux pages synthétisant des données de recherche complexes pour communiquer les résultats clés, permettant aux parties prenantes de prendre des décisions éclairées.

Participation à 430 heures d’ateliers et de formations sur Python et SQL et leur application dans le pipeline d’analyse des données, y compris le traitement des données, l’extraction, la visualisation et la narration.
J’ai extrait des données de la base de données interne d’une entreprise de bicyclettes pour répondre à la question suivante : Quelles tendances existaient dans les ventes de bicyclettes avant COVID (2016 à 2018) en utilisant Microsoft Excel et SQL pour l’ingestion de données, l’exploration de données, la transformation de données et l’analyse de données, et Tableau pour la création de tableaux de bord et le storytelling.
Démontrer un haut niveau de compréhension du cycle de vie de la gestion de projet Agile et des techniques clés et mener à bien des projets Agile en utilisant des outils tels que Scrum, Kanban et les diagrammes de Gantt.

Technique : Python, SQL
Gestion : Méthodologie Kanban Scrum
Bases de données : MySQL SQLite PostgreSQL
Plateformes : Microsoft Suite, Google Workspace, Power BI, IBM Cognos Analytics, Tableau
Languages: anglais (langue maternelle), français (maîtrisé)

MSc, BSc | Biochimie, Lethbridge, Alberta