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Costruirò modelli predittivi per la previsione aziendale
Ingegnere di Data Science: Finanza, Statistica e Insegnamento
Ingegnere di Data Science con esperienza e solida formazione in statistica e finanza. Mi specializzo in analisi di dati finanziari, modelli predittivi e gestione di progetti, fornendo insight pratici ...
Informazioni su questo servizio
Costruisco modelli predittivi personalizzati che aiutano le aziende a prevedere i risultati, ridurre i rischi e prendere decisioni basate sui dati.
Con competenze in machine learning, analisi statistica e modellazione finanziaria, fornisco sistemi di previsione accurati su misura per le tue esigenze specifiche.
Ciò che offro:
- Modelli di regressione per previsioni (vendite, ricavi, prezzi, domanda)
- Modelli di classificazione per valutazione del rischio (abbandono, frode, scoring del credito)
- Analisi delle serie temporali per la previsione delle tendenze
- Preprocessing completo dei dati e ingegneria delle caratteristiche
- Ottimizzazione del modello con tuning degli hyperparameter
- Pipeline pronte per il deployment in produzione
Settori con cui lavoro:
Finanza, e-commerce, sanità, agricoltura, analisi sportive e altro ancora.
Ciò che ricevi:
Modello di machine learning addestrato (Python)
Notebook Jupyter con documentazione completa
Rapporto di valutazione delle performance (accuratezza, ROC, matrice di confusione)
Analisi dell'importanza delle caratteristiche
Codice pulito e riutilizzabile
Utilizzo Python, scikit-learn, XGBoost, Pandas e strumenti moderni di ML per costruire modelli che raggiungono un'accuratezza dell'85-99% sui dati reali.
Portfolio: previsione del prezzo delle azioni (99,5%), rilevamento frodi (96% AUC), modelli di churn, previsione della siccità.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Di quali dati hai bisogno da me per costruire il modello?
Ho bisogno di un dataset in formato CSV, Excel o database con i tuoi dati storici. Per le previsioni, includi la variabile target che vuoi prevedere e eventuali caratteristiche rilevanti (date, categorie, valori numerici). Ti guiderò sui requisiti dei dati durante la nostra discussione.
Con quali settori e casi d'uso lavori?
Lavoro in diversi settori: finanza (previsione delle azioni, scoring del credito), e-commerce (previsioni di vendita, churn dei clienti), sanità (valutazione del rischio), agricoltura (previsione del raccolto) e analisi sportive. Se hai dati e un obiettivo di previsione, posso costruire un modello per te.
Quanto sarà accurato il mio modello predittivo?
L'accuratezza dipende dalla qualità e dalla complessità dei dati. I miei modelli nel portfolio raggiungono tra l'85% e il 99% di accuratezza. Fornisco metriche di performance dettagliate (accuratezza, ROC-AUC, matrice di confusione) così sai esattamente come si comporta il modello prima del deployment.
Ottengo il codice sorgente e posso usarlo commercialmente?
Sì! Tutti i pacchetti includono il codice sorgente completo (notebook Python) con documentazione. Sei proprietario del codice e del modello al 100%—puoi usarlo commercialmente, modificarlo o integrarlo nei tuoi sistemi senza restrizioni.
