Paula Fonte · Freelance data engineering & analytics
Je conçois des pipelines, des modèles analytiques et des automatisations pour les entreprises qui ont besoin de structurer des flux complexes sans alourdir leur organisation.
Services
Problème Des données éparpillées, des flux manuels ou des traitements difficiles à maintenir.
Intervention Je conçois des pipelines fiables, des couches de stockage structurées et une architecture claire sur GCP.
Résultat Une base technique stable pour centraliser, transformer et exploiter vos données plus sereinement.
Problème Des indicateurs peu fiables ou des analyses qui demandent trop de retraitement manuel.
Intervention Je structure les tables, formalise les règles métier et prépare des modèles analytiques lisibles.
Résultat Des dashboards et des analyses qui reposent sur une donnée cohérente, compréhensible et réutilisable.
Problème Des tâches récurrentes mobilisent du temps et introduisent des erreurs évitables.
Intervention J'automatise les mises à jour, synchronisations et contrôles avec Python et des services cloud.
Résultat Des processus plus fluides, moins de friction opérationnelle et un meilleur suivi dans le temps.
Sélection de projets
Une sélection de projets qui montre ma manière d'aborder la donnée : structurer, fiabiliser et rendre l'information directement exploitable.
SQL Showcase — Requêtes avancées sur données publiques
Contexte Quand les analyses reposent sur des requêtes dispersées, il devient difficile de produire des indicateurs fiables et comparables.
Approche Conception de requêtes SQL avancées, organisation des transformations et optimisation de la lecture des données dans BigQuery.
Valeur Une base analytique plus claire pour fiabiliser les calculs métier et accélérer les analyses récurrentes.
Voir le projetPipeline ETL sur GCP — Ingestion et transformation automatisées
Contexte Des données externes doivent être collectées, transformées et chargées automatiquement sans multiplier les manipulations manuelles.
Approche Mise en place d'un pipeline orchestré sur GCP avec ingestion, stockage brut, transformation et exposition analytique.
Valeur Un flux plus robuste, plus traçable et prêt à alimenter le reporting ou d'autres usages métier.
Voir le projetAnalyse Prédictive — Prévision de la demande et détection d'anomalies
Contexte Certaines équipes ont besoin d'aller au-delà du reporting pour anticiper la demande, détecter des anomalies ou mieux piloter leurs opérations.
Approche Préparation des données, feature engineering et modélisation avec une lecture à la fois statistique et opérationnelle.
Valeur Des analyses prédictives conçues pour éclairer la décision sans perdre en lisibilité ni en rigueur.
Voir le projetDifférenciation
Mon travail se situe à l'intersection de la rigueur technique, de la modélisation analytique et de la clarté de l'information.
Je cherche d'abord à simplifier l'architecture et les flux pour éviter la dette cachée.
Une stack utile n'est pas seulement performante : elle doit aussi être compréhensible par l'équipe qui la reprend.
Chaque choix d'implémentation vise un usage concret : décider plus vite, automatiser mieux, analyser avec confiance.
Collaboration
Cartographier les sources, les flux existants, les irritants métiers et les points de blocage.
Définir une structure claire pour les pipelines, les modèles analytiques et les automatisations.
Fournir une implémentation documentée, maintenable et directement exploitable par vos équipes.
Contact
Je travaille avec des équipes qui veulent mettre de l'ordre dans leurs flux, consolider leur reporting ou automatiser des tâches data critiques.