Data Scientist Intern
Contribution au centre de recherche CRTEn pour l'optimisation et la gestion des systèmes photovoltaïques par la prédiction.
- Étude de l'importance de la prédiction dans l'intégration des systèmes PV.
- Intégration d'algorithmes d'apprentissage profond, notamment LSTM pour gérer les dépendances long-terme dans les séries temporelles.
- Prétraitement des données : normalisation, partitionnement et manipulation avec pandas et NumPy.
- Développement de visualisations exploratoires : boîtes à moustaches, sous-graphiques et graphiques d'autocorrélation.
- Développement et optimisation d'un modèle LSTM en ajustant les paramètres critiques : dropout, optimiseur, fonctions d'activation, nombre de neurones, epochs, batches, mode de sortie et type de perte.
- Évaluation des performances du modèle sur les données de test avec les métriques appropriées.
Environnement technique