Profil hybride — culture financière (Master Économie Appliquée + alternance Business Analyst) et ingénierie de données. 19 projets qui ne sont pas une collection isolée : un écosystème connecté où chaque brique réutilise la précédente.
Chaque flèche ci-dessous est une vraie dépendance technique, pas un simple ordre de lecture. La base du Projet 07 irrigue six autres projets du portfolio.
Le même schéma dimensionnel tourne deux fois : une fois en local (Power BI ↔ PostgreSQL, Projet 09) et une fois dans le cloud (Power BI ↔ BigQuery, Projet 13) — la modélisation ne dépend pas de l'infrastructure qui la porte.
Chaque carte : le problème posé, la méthode, un résultat chiffré — jamais une affirmation sans preuve. ★ vedette
| Un repo = un projet | 19 dépôts indépendants, chacun avec un README structuré (problème → méthode → résultats chiffrés → reproduction). |
| Tests vérifiés par CI | dbt tests, tests qualité Python, asserts de réconciliation comptable, RLS testée avec les vrais rôles — 15 des 19 dépôts ont une CI GitHub Actions qui rejoue le pipeline à chaque push. |
| Documentation vivante | Descriptions in-situ dans les modèles Power BI, dictionnaires de données générés — pas de doc qui se périme dans un coin. |
| Secrets jamais commités | .gitignore systématique, clés de service hors repo, secrets lus depuis l'environnement. |
| Moindre privilège | Comptes de service à droits scopés — IAM BigQuery : dataEditor + jobUser, jamais Owner. |
| Reproductibilité | Scripts rejouables, environnements Docker/venv versionnés. |