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Eseguirò analisi dei dati e machine learning usando scikitlearn
Data Analyst, Machine Learning
Con 4 anni di esperienza in analisi dei dati e sviluppo Python, aiuto le aziende a trasformare i dati grezzi in intuizioni chiare e utili — da semplici pulizie di CSV a pipeline di automazione e model...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un modello di machine learning costruito e valutato usando scikit-learn? Ti aiuto a trasformare i tuoi dati grezzi in modelli predittivi funzionanti, dalla pulizia dei dati a una soluzione ML addestrata, testata e spiegata.
Cosa offro:
- Pulizia e preprocessing dei dati (gestione dei valori mancanti, codifica, scaling)
- Modelli di classificazione (regressione logistica, alberi decisionali, foresta casuale, SVM)
- Regressione e modellazione predittiva
- Clustering e apprendimento non supervisionato
- Valutazione del modello (accuratezza, precisione, recall, matrice di confusione, cross-validation)
- Feature engineering e selezione
- Spiegazione chiara dei risultati, non solo codice, ma anche cosa significa per il tuo progetto
Perché lavorare con me:
- Solida base in Python, Pandas,
- e scikit-learn. Esperienza nell'applicare ML a progetti reali
- (inclusi sistemi di computer vision e analisi del traffico)
- Spiego chiaramente il mio processo, così capisci il tuo modello,
- non solo ricevi una scatola nera. Consegna veloce, affidabile, con codice pulito e documentato
Inviami il tuo dataset e l'obiettivo (predizione, classificazione, clustering, ecc.) e costruirò un modello che si adatta alle tue esigenze.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
API:
Visione artificiale Microsoft AI
•
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
Excel
•
Colab
FAQ
Traduzione automatica.
In quale formato devono essere i miei dati?
Lavoro principalmente con file CSV, Excel (.xlsx) e JSON. Tuttavia, posso anche connettermi a database SQL o Google Sheets. Se i tuoi dati sono "non strutturati" (come una raccolta di file di testo), scrivimi prima così possiamo discutere il preprocessing necessario.
Devo pulire i miei dati prima di inviarteli?
No! La pulizia e il preprocessing dei dati sono inclusi in tutti i miei pacchetti. Gestisco valori mancanti, rimuovo duplicati e eseguo codifica delle caratteristiche usando Pandas e Scikit-Learn per assicurarmi che il tuo dataset sia pronto per modelli ad alta precisione.
Quali librerie di Machine Learning usi specificamente?
La mia stack principale include Scikit-Learn (sklearn) per ML tradizionale (Random Forest, SVM, regressione) e Pandas/NumPy per manipolazione dei dati. Per il pacchetto Premium, uso anche TensorFlow o Keras se il tuo progetto richiede Deep Learning o reti neurali.
Potrò eseguire il codice da solo?
Assolutamente. Consegno il progetto finale come notebook Google Colab (.ipynb) o script Python (.py). Includo commenti passo passo così anche se non sei un programmatore, puoi eseguire il modello e vedere i risultati con un clic.
Come garantisci che il modello sia preciso?
Utilizzo metriche di valutazione professionali come Accuratezza, Precision-Recall, F1-Score e Mean Squared Error (MSE). Per i pacchetti Standard e Premium, eseguo Cross-Validation e Hyperparameter Tuning per garantire che il modello funzioni bene su dati "non visti", non solo sul tuo file attuale.
