Language Breakdown
Lines of code distribution across 40 owned repositories
I-Shaped Developer
I-shapedSpecialist — deep expertise in Jupyter Notebook
Collaboration Network
Global Impact visualization
Repos
47
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Top Collaborators
No collaborator data yet.
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Contribution activity over the past year
Iz-Amine
@Iz-Amine
Mouad Rarhib
@mouadrarhib
Oussama Elalouaoui
@0UDINE
I-L-Y-E-S
@I-L-Y-E-S
hicham
@HichamLuffy
Top Repositories
A data pipeline resolving Citi Bike inventory imbalances by integrating historical CSVs and real-time GBFS feeds. Built with Azure Functions, Databricks, PySpark, and Delta Lake. Features ML for demand prediction and Tableau/Power BI dashboards for tracking logistical KPIs and optimizing bike redistribution.
Pipeline Data Engineering Cloud pour le Retail. Ingestion via Azure Data Factory, stockage Data Lake (Architecture Medallion), et transformations distribuées (Bronze/Silver/Gold) avec Databricks (Spark). Dataviz sous Power BI.
Pipeline Data Engineering PySpark pour analyser les performances de la Bundesliga (2000-2015). Ingestion, transformations complexes (Window Functions), stockage Parquet partitionné et dataviz Power BI.
Pipeline Data Engineering YouTube : ETL orchestré par Airflow sous Docker, stockage PostgreSQL et transformation analytique industrialisée.
End-to-end SQL Data Warehouse using Medallion Architecture. Features automated ETL from CSV (Bronze/Silver) to a Logical Gold layer with Star Schema.
End-to-end YouTube data pipeline using the YouTube Data API v3. Extracts, transforms, and structures video data into an analytical dataset, then visualizes insights in Power BI, simulating a real-world ETL workflow.
Analyse et optimisation de campagnes marketing. Projet data de bout en bout : EDA et tests statistiques sous Python (Pandas, SciPy), suivis d'une modélisation et d'un dashboard interactif sous Power BI pour évaluer l'impact.
Objectifs PédagogiquesFondamentaux : Expliquer la moyenne, la médiane, le théorème central limite et les distributions de probabilités (Normale, Poisson, Student, etc.)
Analyse d'une base de données hospitalière relationnelle. Ce projet simule le cycle complet du patient (soins, facturation, assurance, ajustements) via un schéma en étoile (1 table de faits, 8 dimensions). Utilisation intensive de SQL pour extraire des insights sur les revenus, la conformité (credentialing) et la démographie patient.
Open Source Impact
Contributions to external projects