Projets

📌 Sectoral - Pipeline d'analyse sectorielle automatisée (06/2025 – en cours)

Objectif : Automatisation de l'analyse des performances sectorielles des marchés financiers pour optimiser les stratégies d'investissement et détecter les opportunités de rotation sectorielle.

Stack : Apache Airflow (MWAA), Terraform, AWS S3/Redshift, dbt Core, Python (pandas, yfinance), CloudWatch

Architecture du Pipeline

Métriques Business Générées

Fonctionnalités :

• Performance Analysis : Rendements sectoriels, momentum, comparaisons relatives
• Risk Management : Volatilité, VaR, ratios de Sharpe par secteur
• Correlation Analysis : Matrices inter-sectorielles, détection de régimes
• Business Insights : Signaux de rotation, opportunités d'allocation

Infrastructure : Architecture cloud native avec Infrastructure as Code (Terraform), pipeline orchestré (Airflow), monitoring complet (CloudWatch), et transformations SQL avancées (dbt).

Liens : Code Source & Documentation | README détaillé

📌 Suivi d’affluence en agence bancaire (01/2025 – 03/2025)

Objectif : Automatisation du suivi et de l’analyse du trafic en agence bancaire.

Stack : FastAPI, PySpark, Airflow, Docker, DuckDB, Streamlit

Diagramme de flux de données :

Liens : App live | API live | Code Source

Projet annexe

📌 SQL Spaced Repetition System

Objectif : Apprendre (et retenir !) les commandes utiles en SQL avec un système de répétitions espacées dans le temps.

Stack : Python, SQL, DuckDB, Streamlit

Liens : App live | Code Source