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Eseguirò analisi dei dati e machine learning usando scikitlearn
Data Analyst, Machine Learning
Ciao! Sono Aftab Ahmad, un analista di dati entry-level con un forte interesse per Python, analisi dei dati e machine learning di base.
Aiuto i clienti con:
✔ Pulizia e preprocessing dei dati
✔ Scrip...
Informazioni su questo servizio
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Pronto a trasformare i tuoi dati CSV in approfondimenti alimentati dall'AI? Nel 2026, i dati guidano il successo ma solo con gli strumenti giusti. Creo soluzioni ML/DL personalizzate in Python e Scikit-Learn: modelli predittivi, classificazione, automazione consegnati pronti per la produzione.
Ciò che offro:
Preparazione dei dati: pulizia di CSV/Excel, correzione di valori mancanti, scalatura delle caratteristiche.
ML supervisionato: regressione/classificazione (Random Forest, SVM, XGBoost).
Non supervisionato: clustering per scoprire schemi nascosti.
Ottimizzazione: tuning degli iperparametri per massima precisione.
Deep Learning: reti neurali TensorFlow/Keras per dati complessi.
Codice completo: commentato in Google Colab/Jupyter Notebook.
Perché scegliere me? Esperto di AI focalizzato sull'impatto sul business. Ottieni script Python scalabili + documentazione che guidano le decisioni.
Contattami prima di ordinare per definire il tuo progetto!
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
API:
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
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.
