🎓 Ingénieur Statisticien Économiste en 2e année à l'ISSEA (Yaoundé, Cameroun)
🏫 Diplômé Analyste Statisticien — ISSP, Ouagadougou, Burkina Faso
📊 Passionné par la Data Science, le Machine Learning, le Deep Learning et l'Actuariat
🔬 Auteur d'un mémoire sur la modélisation du risque fiscal des PME (Régression logistique — DGI Burkina Faso)
📍 Ouagadougou, Burkina Faso
📬 kabreoumarou95@gmail.com

Mémoire de fin de cycle Analyse Statistique — Direction Générale des Impôts, Burkina Faso

Mise en place d'un modèle de prévision des risques de non-conformité à la TVA parmi les PME du Burkina Faso.

• Méthode : Régression logistique binaire
• Variables : redressements fiscaux, fréquence des déclarations, statut juridique, localisation
• Résultats : identification des profils à risque, recommandations pour le ciblage d'audits
• Outils : R Python STATA Excel

Projet académique — ISSP

Classification supervisée pour la détection précoce du diabète sur données médicales (UCI Diabetes Dataset).

• Modèles : Random Forest, SVM, XGBoost
• Outils : Python Scikit-learn Pandas Seaborn

Projet académique — ISSP

Modélisation du risque de défaut de paiement des emprunteurs.

• Méthodes : Régression logistique, Gradient Boosting
• Outils : Python Scikit-learn Matplotlib

Projet académique — ISSP

Implémentation de réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la détection d'objets.

• Architecture : CNN personnalisé
• Outils : Python TensorFlow/Keras OpenCV

Projet académique — ISSP

Étude de la durée de vie de patients à l'aide de méthodes de survie.

• Méthodes : Estimateur de Kaplan-Meier, Modèle de Cox
• Outils : R survival ggplot2

🇫🇷 Français — Niveau excellent 🇬🇧 Anglais — Niveau intermédiaire (lecture technique)