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Servizi offerti:

Pulizia e preprocessamento dei dati: trattamento dei valori mancanti, rilevamento di outlier, trasformazione dei dati

Analisi esplorativa dei dati (EDA) e visualizzazione: visualizzazioni approfondite con Matplotlib, Seaborn o Tableau

Feature engineering e selezione: migliorare l'accuratezza e le prestazioni del modello

Machine learning sviluppo di modelli: classificazione, regressione e clustering con validazione corretta

Analisi statistica e modellazione predittiva: previsioni e decisioni basate sui dati

Strumenti e tecnologie:

Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch

R Studio, Jupyter Notebook, SQL, Excel, Tableau

Tecniche di machine learning: apprendimento supervisionato e non supervisionato (Decision Trees, Random Forest, KNN, XGBoost, ecc.)

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