Dickers AMOKO
Expert Data | Consultant Blockchain
Machine Learning,
Data Mining - Data Visualization
Econométrie
Statistique
Blockchain: Tokénisation - Tokénomics - DeFi - NFT
Permis de conduire
Chelles (77500) France
Situation professionnelle
Freelance
Ouvert aux opportunités
Présentation
Diplômé en 2016 d'un Master spécialisé en Statistiques et Analyse Décisionnelle de l'Université de Caen Normandie, j'apporte depuis plus de 10 ans mon expertise aux directions d'études dans la conception d'outils d'aide à la décision et l'implémentation de méthodes statistiques avancées, avec une spécialisation en Data Science.
En tant que consultant certifié en Blockchain, j'accompagne également les entreprises et les Institutions dans la gestion et le déploiement de projets digitaux basés sur la technologie Blockchain, ainsi que dans la conformité aux réglementations des actifs numériques.
https://certificate.bcdiploma.com/check/98F3EEAF037D8576BD1E016F8877AF2DA0F4205B1C0B356B99DCF4626ABA6FB6RkhHYTl2RlVRQWhPbGlYeTJzTXg3eStkM0FQR0V0L1ZQS0k5UDRFZStpdkZpNW13
En tant que consultant certifié en Blockchain, j'accompagne également les entreprises et les Institutions dans la gestion et le déploiement de projets digitaux basés sur la technologie Blockchain, ainsi que dans la conformité aux réglementations des actifs numériques.
https://certificate.bcdiploma.com/check/98F3EEAF037D8576BD1E016F8877AF2DA0F4205B1C0B356B99DCF4626ABA6FB6RkhHYTl2RlVRQWhPbGlYeTJzTXg3eStkM0FQR0V0L1ZQS0k5UDRFZStpdkZpNW13
Data Scientist
YUBURA
Depuis septembre 2025
- Mission :
Accompagner YUBORA dans l’analyse économique et la valorisation de la donnée issue de sa plateforme SaaS afin d’optimiser la stratégie de croissance, le pilotage financier et la compréhension comportementale de ses utilisateurs (entrepreneurs, indépendants, TPE/PME). - Objectif :
Optimiser les indicateurs de performance (MRR, churn, LTV, rentabilité client) et appuyer la décision produit et financière. - Réalisations :
● Extraction et modélisation des données (PostgreSQL / API Axonaut / Python–Pandas).
Construction d’un modèle de prévision du MRR/ARR et du taux de churn basé sur des modèles de Machine Learning (régression, random forest).
● Analyse économétrique de la structure de coûts et de la rentabilité par segment client.
Création d’un dashboard économique et analytique intégrant les KPIs clés :
- Revenus récurrents, taux de croissance mensuel, marge opérationnelle.
- Segmentation clients par secteur et taille d’entreprise.
- Evolution du churn et de la lifetime value (LTV).
● Elaboration d’un modèle de pricing dynamique et simulation d’impact sur le revenu.
● Rédaction de notes économiques et recommandations pour la stratégie produit et commerciale. - Revenus récurrents, taux de croissance mensuel, marge opérationnelle.
- Environnement technique: Python, R, Power BI, Excel, SQL, SaaS Yubora.