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 name: Pascaline Grondein
-position: 'Data Scientist, Data Engineer'
+position: 'Data Scientist Freelance passionnée, spécialisée R&D industrielle et procédés plasma'
 positionInternal: 'Membre'
 date: '2024-06-01'
 profile: '/images/profiles/pascaline-grondein-profile.jpg'
-socialLinkedin: 'https://www.linkedin.com/in/pascaline-grondein/'
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-personalSite: 'https://www.pgrondeindata.com/'
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 url: '/members/pascaline-grondein'
-tags: [ data scientist, data science, data analysis, data engineering, IA, machine learning, formation ]
+tags: [ data science, data analysis, data engineering, algoritms, machine learning, formation ]
 #location: []
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-Data Scientist au sein d'Astrolabe, j'aide les entreprises à transformer leurs données en leviers stratégiques. Spécialisée en modélisation de séries temporelles et analyse prédictive, j'accompagne mes clients dans l'optimisation de leurs processus grâce à des solutions sur-mesure : de la gestion de projets data à l’implémentation de modèles avancés. Mon travail consiste à collecter, traiter et interpréter une grande quantité de données afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle, la qualité et la gestion d’erreurs par le développement d’algorithmes adaptés. 
+Je suis Pascaline Grondein, Data Scientist Freelance passionnée, spécialisée R&D industrielle et procédés plasma. Mon travail consiste à collecter, traiter et interpréter une grande quantité de données afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle, la qualité et la gestion d’erreurs par le développement d’algorithmes adaptés.
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-Mon objectif : maximiser la valeur de vos données pour des décisions plus éclairées et une croissance durable. 
 
 
-## J'accompagne les entreprises vers l'Industrie 4.0
+Titulaire d’une thèse en Physique des Plasmas, avec une spécialisation en Propulsion Spatiale Électrique, j’ai travaillé plusieurs années en tant que Chercheuse au Surrey Space Center (Guildford, UK), pilotant différents projets innovants de propulseurs nouvelle génération. J’ai poursuivi ma carrière au centre de recherche et développement d'Element Six (Oxford, UK), leader mondial dans la fabrication de diamants synthétiques et de supermatériaux. Une formation en Machine Learning ainsi qu’un certificat professionnel en Data Engineering sont venus compléter mon expertise en analyse de données.
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+Au cours de ces années, j'ai acquis une expérience professionnelle combinant R&D, science des données, gestion de projets et rédaction technique. J'ai développé un ensemble de compétences me permettant de répondre aux besoins spécifiques des industries, ainsi qu’une compréhension approfondie des enjeux et des défis auxquels elles sont confrontées. Je maîtrise plusieurs langages de programmation (Python, Matlab) ainsi que les bibliothèques nécessaires aux projets de Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow…) et les outils de visualisation (Microsoft Power BI, IBM Cognos…).
-Au cours de ces années, j'ai acquis une expérience professionnelle combinant R&D, science des données, gestion de projets et rédaction technique. J'ai développé un ensemble de compétences me permettant de répondre aux besoins spécifiques des industries, ainsi qu’une compréhension approfondie des enjeux et des défis auxquels elles sont confrontées. Je maîtrise plusieurs langages de programmation (Python, Matlab,...) ainsi que les bibliothèques nécessaires aux projets de Machine Learning, de visualisation et d'organisation des données.
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-## Un projet data en tête ?
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-Mon portfolio est disponible [ici](https://www.pgrondeindata.com/projects).
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-Je suis disponible pour des projets à court terme ainsi que pour des engagements sur le long terme. Forte d’une expérience dans des secteurs variés, je possède la capacité de m'adapter rapidement à votre domaine. Mon [catalogue de services](https://www.pgrondeindata.com/services-prestations) me permet d'intervenir à toutes les étapes du processus data.
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-Une question ? [Discutons](https://cal.com/pgrondeindata/60min) !
 
 
+Forte d’une expérience dans des secteurs variés, je possède la capacité de m'adapter rapidement à votre domaine. Je peux intervenir à toutes les étapes du processus data : 
 
+- prétraitement des données, 
+- application de méthodes statistiques, analyse et visualisation des données, 
+- développement d’algorithmes prédictifs, 
+- test et mise en production,
+- formation des équipes