Farò progetti di data science e processamento del segnale
Sviluppatore
Informazioni su questo servizio
Analisi dati esperta, signal proxcessing, machine learning e bio-signal (EEG, fNIRS, fMRI)
Hai problemi con dati rumorosi e complessi? Offro soluzioni professionali di analisi dati, signal proxcessing e machine learning specializzate in bio-signal e neuroimaging.
Competenze principali:
EEG, fNIRS, dati in vitro, processamento di segnali EMG e rimozione di artefatti
Analisi di serie temporali, filtraggio, estrazione di caratteristiche e modellazione statistica
Analisi di fMRI e neuroimaging (preprocessing, GLM, connettività, ICA)
Elaborazione di immagini 2D/3D e computer vision
Gestione di dataset NIH/NIfTI, formato BIDS
Machine learning e deep learning (classificazione, regressione, CNN, LSTM)
Deployment di modelli usando AWS SageMaker, Docker, REST API
Visualizzazione dati e pipeline riproducibili
Strumenti e tecnologie:
Python (NumPy, SciPy, Pandas, MNE-Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), MATLAB (EEGLAB, FieldTrip, SPM), R, AWS SageMaker, Jupyter Notebook, Git, Docker, Wavelet Transform, FFT, PCA/ICA, Nilearn, ANTs, FSL
Tecniche: Denoising, analisi time-frequency e di connettività, riduzione della dimensionalità, feature engineering
Codice pulito, metodologia rigorosa, documentazione chiara.
Contattami prima di ordinare per discutere i tuoi obiettivi!
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Qualche deployment di modelli?
Sì! Deployo modelli ML/DL usando AWS SageMaker, Docker e REST API (Flask/FastAPI) per inferenza in tempo reale o batch. Dalla fase di training a endpoint pronti per la produzione, offro deployment scalabili e riproducibili. Contattami con il tuo caso d'uso per il miglior approccio!
Puoi firmare un NDA per dati sensibili/medici?
Sì, sono disponibile a firmare un NDA e gestire dati sensibili o clinici con la massima riservatezza.
Cosa succede se ho solo un dataset piccolo o disordinato?
Nessun problema, posso lavorare con dati limitati o disordinati e consigliare le migliori pratiche per pulire e migliorare la qualità dei dati.

