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Farò programmazione R, analisi dati Python, machine learning e progetti RStudio
Analista dati
Ciao, sono Haider, sono un Data Scientist ed esperto di analytics che colma il divario tra dati grezzi e business intelligence utilizzabile. Con una solida formazione accademica in commercio e un'espe...
Informazioni su questo servizio
Sei alla ricerca di un programmatore R professionista e di uno scienziato dei dati Python?
Ho oltre 2 anni di esperienza aiutando studenti e aziende con analisi dei dati,
machine learning e progetti statistici.
COSA OFFRO:
- Pulizia e preprocessing dei dati (gestione di valori mancanti, outlier)
- Analisi esplorativa dei dati (EDA) con ggplot2, Matplotlib, Seaborn
- Analisi statistica e test di ipotesi (t-test, ANOVA, chi-quadro)
- Modelli di machine learning (Random Forest, XGBoost, KNN, SVM, regressione)
- Modelli predittivi e forecasting (serie temporali, ARIMA)
- scripting Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow)
- progetti R programming e RStudio
- Jupyter Notebook e task di dati in Excel
- analisi SPSS, SAS, WEKA
️ STRUMENTI CHE UTILIZZO:
Python | R | RStudio | Jupyter Notebook | SPSS | SAS | Excel | Tableau | Power BI e altri
⭐ PERCHÉ SCEGLIERE ME?
Consegna rapida, la maggior parte dei progetti in 24 ore
Codice pulito e commentato
Disponibile 24/7, risposta entro 1 ora
Revisioni gratuite fino a completa soddisfazione
NOTA: Per favore, inviami un messaggio prima di ordinare così posso assicurarmi di essere la scelta giusta.
Grazie!
Haider
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di analisi dei dati puoi fare?
Offro una vasta gamma di servizi di data science usando R e Python. Questo include analisi esplorativa dei dati (EDA), pulizia dei dati, analisi statistica, test di ipotesi (ANOVA, t-test), analisi di regressione e modelli predittivi. Costruisco anche modelli di machine learning avanzati (Random Forest, XGB
Aiuti con progetti studenteschi o accademici?
Sì, assisto regolarmente con compiti accademici di data science, inclusi aiuti con programmazione R, compiti di data science, ricerche universitarie e analisi statistica di tesi. Tutto il lavoro viene consegnato con codice pulito e commentato per garantirti piena comprensione della metodologia e dei risultati.
Quali librerie Python e pacchetti R utilizzi?
Per progetti di analisi dati in Python, uso principalmente Pandas, NumPy, Scikit-learn e TensorFlow. Per progetti RStudio, mi specializzo in tidyverse, ggplot2, caret e shiny per dashboard interattivi. Scelgo gli strumenti migliori in base alle esigenze specifiche del progetto.
Quanto velocemente puoi consegnare il mio progetto?
La maggior parte degli script di analisi dati standard e piccoli progetti di programmazione R può essere consegnata entro 24 ore. Per modelli di machine learning complessi, previsioni di serie temporali o pulizia estesa dei dati, potrebbe richiedere 2-3 giorni. Se hai una scadenza stretta, contattami per opzioni di consegna rapida.
Puoi lavorare con il mio formato di dataset specifico?
Assolutamente sì. Posso lavorare con quasi tutti i formati di dati, tra cui CSV, file Excel, SPSS (.sav), JSON, dataset SAS, file di testo e connessioni dirette a database SQL. Carica i tuoi dati grezzi nella chat e io gestirò il preprocessing.
Fornite spiegazioni e documentazione del codice?
Sì! Mi impegno a consegnare codice pulito e commentato. Che si tratti di un Jupyter Notebook o di uno script R, includo commenti chiari inline che spiegano cosa fa ogni funzione. Se hai bisogno di un report formale, posso anche fornirti un riepilogo in RMarkdown o PDF con le intuizioni.
Cosa succede se non sono soddisfatto dei risultati?
La tua soddisfazione è la mia priorità. Offro revisioni gratuite per perfezionare il codice, aggiornare le visualizzazioni o modificare i parametri del modello fino a quando non sarai al 100% soddisfatto del risultato finale. Contattami prima di ordinare così possiamo allinearci perfettamente sul progetto.
