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Creerò un modello di machine learning che possa prevedere dati
Data Scientist, Statistica e Visualizzazione
Data Scientist e costruttore di dashboard con esperienza in Power BI, Excel, Python, Machine Learning e Automazione. Aiuto le aziende a trasformare i dati grezzi in insight chiari, report e strumenti ...
Informazioni su questo servizio
Hai dati storici inattivi che aspettano di rivelare tendenze future, abbandono dei clienti o opportunità di ricavo? Trasformo quei dati in modelli predittivi potenti che ti danno un vantaggio competitivo.
Con una laurea in Statistical Data Science all'Heriot-Watt University e una profonda esperienza in analisi del rischio, non mi limito a eseguire codice, costruisco soluzioni di machine learning statisticamente solide e pronte per il business.
Ciò che ottieni:
- Pulizia e preprocessing completo dei dati (valori mancanti, outlier, codifica)
- Analisi esplorativa approfondita con visualizzazioni sorprendenti
- Feature engineering per migliorare la precisione del modello
- Confronto di più algoritmi (XGBoost, Random Forest, Neural Nets, ecc.)
- Ottimizzazione degli iperparametri usando GridSearch / Optuna
- Metriche di performance dettagliate (Accuracy, ROC-AUC, RMSE, Confusion Matrix)
- Il tuo modello addestrato consegnato come file .pkl, .joblib o ONNX
- Full Python Jupyter Notebook con codice riproducibile
- Rapporto in inglese semplice che spiega cosa predice il modello e perché è importante
Sono specializzato in classificazione, regressione, previsione di serie temporali e clustering. Che tu voglia prevedere vendite, abbandono dei clienti, rischio di frode o guasti alle attrezzature, consegno modelli affidabili e pronti all'uso.
Linguaggio di programmazione:
Python
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R
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SQL
Framework:
Scikit-learn
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DeepPy
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Google ML Kit
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PyTorch
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Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
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tensorflow
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Excel
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MLflow
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RStudio
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Altro
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
In quale formato devono essere i miei dati?
Accetto file CSV, Excel (.xlsx), database SQL, JSON e Parquet. Se hai dati in un database (MySQL, PostgreSQL, ecc.), basta fornire accesso in lettura o un dump. Se i tuoi dati sono in un formato proprietario, contattami prima così posso spesso lavorarci.
I miei dati sono disordinati, hanno valori mancanti o sono sbilanciati. È un problema?
Assolutamente no—questo è esattamente ciò in cui sono specializzato! Uso tecniche avanzate di imputazione, rilevamento di outlier e metodi di bilanciamento delle classi (SMOTE, ecc.) per gestire dataset reali e imperfetti. Documenterò anche ogni passaggio di preprocessing in modo chiaro, così saprai esattamente cosa è stato fatto.
Puoi garantire il 100% di precisione?
Nessun data scientist etico può garantire la perfezione. Quello che posso garantire è il miglior modello possibile dato i tuoi dati. Fornirò metriche di performance chiare (AUC, F1-score, RMSE, ecc.) e sarò trasparente sui punti di forza e limiti del modello. Non prometto risultati esagerati o falsi.
I miei dati sono molto sensibili o riservati. Come gestisci la privacy?
Prendo molto sul serio la privacy dei dati. Sono disposto a firmare un accordo di non divulgazione (NDA) prima di iniziare. Per progetti sensibili, lavoro completamente in locale sul mio computer sicuro. Tutto il codice e i modelli sono consegnati esclusivamente a te.
Non sono una persona tecnica. Come userò il modello dopo che me lo consegni?
Non serve essere programmatori! Posso consegnarti il modello come: Un file pickled (.pkl) con cui ti mostrerò come caricarlo con una riga di codice. Un file CSV di previsioni (apri in Excel). Includo anche una guida in inglese semplice che spiega esattamente come ottenere nuove previsioni dal modello.
E se non ho ancora un target specifico in mente?
Nessun problema. Nella tua prima comunicazione, descrivi il tuo dataset e il tuo obiettivo di business generale (ad esempio, "Voglio ridurre i costi" o "Voglio capire i segmenti di clienti"). Posso fare analisi esplorative e suggerire quali tipi di previsioni ti porterebbero più valore.
