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Costruirò progetti di machine learning, deep learning, data science e AI con Python
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
Se cerchi soluzioni affidabili di AI, Machine Learning, Deep Learning o Data Science in Python, sei nel posto giusto!
Sono specializzato nella creazione di modelli di machine learning pronti per la produzione, reti neurali personalizzate e pipeline di analisi dati complete, su misura per le tue esigenze.
Cosa offro:
- Machine Learning: classificazione, regressione, clustering, Random Forest, XGBoost, SVM.
- Deep Learning: reti neurali (CNN, RNN, LSTM, Transformers) con TensorFlow & PyTorch.
- Data Science & EDA: pulizia dei dati, feature engineering e visualizzazione (Pandas, Seaborn, Matplotlib).
- Computer Vision & NLP: rilevamento oggetti (OpenCV, YOLO), classificazione testi e analisi del sentiment.
- Deployment: creazione di API (FastAPI/Flask) e interfacce web (Streamlit).
Perché scegliere me?
- Codice Python pulito, ben strutturato e completamente commentato.
- Documentazione chiara per setup su Jupyter Notebook o Google Colab.
- Comunicazione rapida e consegna orientata alla qualità.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
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.
