Preparerò i dati, li preprocesserò e analizzerò in python
Informazioni su questo servizio
Hai problemi con dati disordinati, incoerenti o mancanti? Sono uno studente di Informatica specializzato nel trasformare dati grezzi e "sporchi" in dataset puliti e pronti per l'analisi. Che tu abbia bisogno di gestire outlier, codificare variabili o preparare i dati per un modello di Machine Learning, ci penso io!
Ciò che offro:
- Data Cleaning: Gestione di valori mancanti, rimozione di duplicati e correzione di errori strutturali.
- Preprocessing: Scaling delle caratteristiche, one-hot encoding e gestione degli outlier.
- Analisi Esplorativa dei Dati (EDA): Visualizzazione di tendenze e correlazioni usando Pandas, Matplotlib e Seaborn.
- Preparazione al modello: Assicurarsi che i dati siano formattati correttamente per Scikit-Learn o altri framework.
Highlights dell'esperienza:
- Ho pulito e preprocessato dataset globali COVID-19 per classificazioni basate sui paesi.
- Ho gestito dataset complessi di housing per modelli di previsione dei prezzi accurati.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Hai già lavorato con dati di serie temporali o geografici?
Sì! Ho esperienza nella pulizia e preprocessamento di dataset complessi di COVID-19 (geografici/serie temporali) e dati immobiliari (numerici/categorici) per modelli predittivi.
Riceverò solo il codice Python o anche il dataset pulito?
Riceverai entrambi! Consegno un dataset pulito e preprocessato (di solito in CSV o Excel) e il Jupyter Notebook (.ipynb) o script Python (.py) con il codice documentato, così puoi vedere esattamente come sono stati gestiti i dati.
Puoi aiutarmi se i miei dati hanno molti valori mancanti?
Assolutamente. A seconda del contesto, posso eseguire imputazioni (riempimento dei valori usando media, mediana, moda o metodi più avanzati come KNN/Iterative) o consigliare se è meglio eliminare righe o colonne per mantenere l'integrità dell'analisi.
Puoi preparare i miei dati specificamente per il Machine Learning?
Sì! Questa è la mia specialità. Gestirò lo Scaling delle caratteristiche (Normalizzazione/Standardizzazione), l'Encoding delle etichette e l'One-Hot Encoding per assicurarmi che il dataset sia al 100% pronto per essere inserito in modelli come la regressione lineare o Random Forest.

