Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Preparerò i dati per il machine learning
Esperto in pulizia dei dati con Python Pandas e NumPy
Ciao! Sono Ghulam Rasool, un appassionato esperto di Data Cleaning specializzato in Python, Pandas e NumPy. Aiuto i clienti a trasformare dataset disordinati e caotici in dati puliti, precisi e pronti...
Informazioni su questo servizio
Sono specializzato in scaling delle feature, normalizzazione dei dati e preprocessing completo per progetti di machine learning. Una cattiva scalatura dei dati causa un addestramento lento e previsioni imprecise. Trasformerò il tuo dataset grezzo in dati ottimizzati e pronti per la produzione usando Python, Pandas, NumPy e Scikit-learn.
Ciò che ottieni: scaling delle feature con tecniche di Standardizzazione (StandardScaler) e Normalizzazione Min-Max. Gestisco valori mancanti, outlier e feature engineering in modo professionale. Ricevi un file CSV pulito, uno script di codice Python riutilizzabile, report dettagliati di visualizzazione EDA e supporto per modelli KNN, SVM, Reti Neurali e Gradient Descent.
Perché scegliermi: ottimizzo i dataset per modelli ML in produzione, assicurando che le feature siano su scale comparabili. Questo migliora l'accuratezza del modello del 15-25% e riduce i tempi di addestramento. Consegna rapida con documentazione completa e revisioni illimitate.
Come funziona: condividi il dataset e le tue esigenze. Analizzo la struttura dei dati e le distribuzioni. Applico lo scaling con Scikit-learn. Consegnò dati puliti con documentazione, codice Python e spiegazioni.
Perfetto per: competizioni Kaggle, progetti accademici, pipeline ML in produzione, portfolio di data science.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di file accetti per i dataset?
Accetto CSV, Excel (.xlsx), JSON e DataFrame di Python. Carica il tuo file e mi occuperò delle conversioni di formato. Supporto anche dati esportati da database SQL.
Cosa succede se il mio dataset ha valori mancanti o outlier?
Ottima domanda! Gestisco tutto in modo professionale. Applicherò tecniche appropriate come imputazione con media/mediana, riempimento in avanti o rimozione, a seconda della natura dei tuoi dati. Per outlier, uso metodi come il rilevamento IQR e scaling robusto se necessario.
I miei dati sono sicuri e riservati?
Assolutamente. Lavoro sotto stretta riservatezza. I tuoi dati non vengono mai condivisi, archiviati permanentemente o usati per altri scopi. Elimino i file dopo la consegna, a meno che tu non richieda diversamente.
Lo scaling migliorerà l'accuratezza del mio modello?
Lo scaling migliora notevolmente le prestazioni di algoritmi basati sulla distanza (KNN, SVM) e modelli di gradient descent. Miglioramenti tipici: aumento dell'accuratezza del 15-25%, convergenza più veloce, distribuzione migliore dei pesi. I modelli basati su alberi (Random Forest, XGBoost) non sono influenzati dallo scaling.
Cosa succede se i miei dati hanno variabili categoriche?
Gestisco anche la codifica delle variabili categoriche! Posso applicare Label Encoding, One-Hot Encoding o Target Encoding in base alla cardinalità e al tipo di algoritmo. Incluso nel servizio.
Quali librerie Python usi?
Utilizzo Pandas (manipolazione dati), NumPy (operazioni numeriche), Scikit-learn (scaling/preprocessing), Matplotlib e Seaborn (visualizzazione). Tutti strumenti standard del settore, ampiamente supportati.
