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aps-18/README.md

Bienvenue sur mon Github !

→ Je suis Amélie Pires, étudiante en Master 2 Économétrie Appliquée à l'IAE Nantes.

Je m'intéresse à l'analyse de données, à l'économétrie et à la modélisation. J'aime partir d'une problématique concrète, explorer les données et choisir les méthodes adaptées pour y répondre.

→ Je recherche actuellement un stage de 3 à 6 mois à partir de mars 2027 dans le domaine de la data.

Aperçu de mes projets

Construction d'une base mensuelle multi-sources et comparaison de modèles de prévision (ARIMA, ARMAX, régression, Random Forest). Résultat : le modèle naïf reste le meilleur (RMSE 4,05 contre 4,95 pour le Random Forest en rolling window).

Collecte de données (enquête auprès de 222 étudiants) et régressions linéaires multiples afin d'identifier les principaux déterminants des dépenses alimentaires étudiantes (modèle final : FGLS/WLS).

Analyse de 22 indicateurs sur 38 pays à l'aide de méthodes d'analyse multivariée, de réduction de dimension et de classification : ACP, PCR et PLS. La PLS prédit le mieux la satisfaction dans la vie (R² test de 0,58).

Voir tous mes projets

Outils & compétences techniques

Langages : Python · R · SQL
Data & visualisation : Power BI · R Shiny · Excel
Cloud & bases de données : Google Cloud · BigQuery
Économétrie & analyse spatiale : Stata · Gretl · QGIS · GeoDa
Versioning : Git · GitHub

Contact

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  1. conditions-vie-ocde conditions-vie-ocde Public

    Analyse des conditions de vie dans les pays de l’OCDE (ACP, PCR, PLS et méthodes de classification sous R)

    R 1

  2. depenses-alimentaires-etudiants depenses-alimentaires-etudiants Public

    Analyse économétrique des déterminants des dépenses alimentaires des étudiants à partir de données d’enquête.

    R 1

  3. prevision-inflation-energie-france prevision-inflation-energie-france Public

    Mémoire de M1 sur la prévision de l’inflation énergétique en France (économétrie, séries temporelles et Random Forest sous R)

    R 1