EEA-electronique-electrotechnique-automatique

👋 Salut, je suis Loïc Akamga

🎓 Étudiant en Licence 3 EEA (Électronique, Énergie Électrique et Automatique)
🗄️ En reconversion vers la Data Engineering — spécialité robotique & analyse du signal
📍 Montpellier, France

---

🚀 À propos de moi

Ingénieur en formation avec une base solide en traitement du signal, automatique et systèmes embarqués, je me spécialise en data engineering pour répondre à un besoin concret : les systèmes robotiques et embarqués génèrent des volumes massifs de données capteurs qui nécessitent des pipelines robustes pour être exploitables.

Je construis mon profil à l’intersection de l’ingénierie des données et de l’ingénierie des systèmes — une combinaison rare et recherchée dans l’industrie robotique et l’IoT industriel.

---

🗄️ Projets Data Engineering

🔧 Pipeline ETL – Données capteurs robotiques

Ingestion, nettoyage et stockage de données issues de capteurs simulés (distance, vitesse, position)

• Extraction de données depuis CoppeliaSim via API Python
• Nettoyage et transformation avec Pandas (valeurs nulles, doublons, normalisation)
• Chargement dans une base PostgreSQL locale
• Requêtes SQL d’analyse : moyennes glissantes, détection d’anomalies

Tech stack : Python, Pandas, PostgreSQL, SQL, CoppeliaSim API

---

📊 EDA – Analyse exploratoire de signaux embarqués

Exploration et visualisation de données de signaux réels (accéléromètre, encodeur, capteur ultrason)

• Analyse statistique descriptive avec Pandas / NumPy
• Visualisation temporelle et fréquentielle (Matplotlib, Seaborn)
• Détection de valeurs aberrantes et nettoyage de séries temporelles
• Rapport d’analyse structuré en Jupyter Notebook

Tech stack : Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter

---

🗃️ SQL Data Cleaning – Jeux de données industriels

Nettoyage et transformation de données brutes avec SQL pur (BigQuery dialect)

• Gestion des valeurs nulles, doublons, types incohérents
• Fonctions REGEXP, TRIM, CAST, COALESCE, DISTINCT
• Construction de tables propres prêtes à l’analyse
• Requêtes réutilisables et documentées

Tech stack : SQL, BigQuery, Google Cloud Platform

---

⚙️ Orchestration Airflow – Pipeline automatisé de données capteurs (en cours)

Automatisation d’un pipeline de collecte et traitement de données via Apache Airflow

• DAG Python pour orchestrer extraction → transformation → chargement
• Scheduling quotidien des tâches ETL
• Logs et monitoring des runs

Tech stack : Python, Apache Airflow, PostgreSQL, Docker

---

🤖 Projet Robotique — Base technique

🦾 Commande du robot mobile Pioneer 3DX – CoppeliaSim + Python

Ce projet illustre le contexte métier de mes pipelines data : la simulation génère les données capteurs que j’exploite ensuite.

• Simulation complète dans CoppeliaSim avec suivi de trajectoire (spline cubique, polynôme quintique)
• Génération de flux de données : position, vitesse, distance aux obstacles
• Ces données alimentent directement mes pipelines ETL

Tech stack : Python, CoppeliaSim, NumPy, Matplotlib

---

🧰 Compétences techniques

Domaine	Compétences
Data Engineering	ETL pipelines, nettoyage de données, ingestion, transformation
Langages	Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), SQL, MATLAB
Bases de données	PostgreSQL, BigQuery (GCP)
Orchestration	Apache Airflow, scripts Python automatisés
Versioning & environnements	Git, GitHub, Jupyter Notebooks, Anaconda, Docker (notions)
Cloud	Google Cloud Platform (BigQuery), notions AWS
Traitement du signal	FFT, filtrage numérique, séries temporelles
Simulation	CoppeliaSim, MATLAB/Simulink

---

📚 Formations & certifications

Certification	Plateforme	Statut
SQL & BigQuery	Kaggle	🔄 En cours
Google Data Analytics Certificate	Coursera	🔄 En cours
AWS Certified Data Engineer Associate (DEA-C01)	AWS	🎯 Objectif 2025
Databricks Certified Associate Developer	Databricks Academy	🎯 Objectif 2025

---

🎯 Objectif

Décrocher un premier poste de Data Engineer Junior dans un secteur à forte composante technique : robotique, IoT industriel, systèmes embarqués ou analyse du signal.

Mon profil hybride ingénierie + data me permet de comprendre à la fois la donnée et le système qui la génère.

---

🌐 Me retrouver

📫 Email : loicakamga@gmail.com
💼 LinkedIn : linkedin.com/in/loic-akamga
💻 GitHub : github.com/ton-pseudo

---

“Les meilleures données viennent des meilleurs systèmes. Je construis les deux.” — Loïc Akamga