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About Vandy Berten

Consultant Recherche chez Smals depuis mai 2013. Vandy était auparavant Professeur Assistant à l'ULB, où il enseignait les langages de programmation. Il a obtenu une thèse de doctorat dans la même institution en 2007. Il a été d'octobre 2015 à septembre 2018 chargé du cours de "Visualisation des données et de l'information", à l'ULB. Depuis quelques années, s'est spécialisé dans les techniques de Data Science, incluant le "(social) network analytics", le "data quality", le "machine learning", en particulier dans le domaine de la détection de la fraude.

Interests: Network analytics, Graph Databases, Fraud Detection, Data visualisation, Data Sciences, Data quality, Email reliability, Social Media.

Email: vandy.bertenblah [at] blah blahsmals.be

Twitter: @VandyBERTEN

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Géocodage : contourner les lacunes d’OpenStreetMap (partie 2)

Dans notre article précédent, nous présentions les difficultés que nous avons rencontrées dans notre tentative de géocoder (convertir une adresse en coordonnées géographiques, et standardiser cette adresse) avec Nominatim, le géocodeur d’OpenStreetMap. Nous avons aussi évoqué qu’en modifiant légèrement les … Continue reading

Le marché du travail salarié en Belgique : une analyse réseau (partie 2/3)

Dans notre article précédent, nous avons montré quelques éléments d’analyse réseau appliquée à la base de données “Dimona”, qui recense, en Belgique, les relations de travail entre tous les employeurs et leurs employés. Nous y avons principalement analysé la notion … Continue reading

Le marché du travail salarié en Belgique : une analyse réseau (partie 1/3)

Le marché du travail nécessite partout une attention constante de la part des autorités. Cette attention ne peut se faire qu’en ayant une connaissance descriptive approfondie du secteur, raison pour laquelle de nombreuses analyses statistiques sont faites en permanence dans … Continue reading

Gérer les doublons dans une Graph Database

Dans nos blogs précédents (1, 2, 3, 4), nous avons mis en évidence le fait que les structures de graphes étaient très adaptées à la recherche de comportement frauduleux. En étant plongés quotidiennement dans des données issues de diverses bases … Continue reading