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Farò data science, data cleaning e machine learning con Python
Sviluppatore tecnico e stratega creativo
Sviluppatore tecnico & stratega creativo: Ciao, sono Himesh Mehta. Colmo il divario tra ingegneria complessa e esecuzione creativa. Con competenze in Python, AI/ML e MongoDB, creo soluzioni efficienti...
Informazioni su questo servizio
Benvenuto nel mio servizio professionale di Data Science e Python Engineering!
Hai bisogno di uno sviluppatore per pulire dataset disordinati, costruire modelli ML robusti o progettare logiche di raccomandazione personalizzate? Fornisco codice pulito, pronto per la produzione, per sbloccare insight.
COSA OFFRO :
1. PULIZIA E PREPROCESSING DEI DATI (Pandas, NumPy)
- Formattazione strutturale e conversione dei tipi
- Gestione di valori mancanti, duplicati e outlier
- Pipeline di feature engineering
2. ANALISI ESPLORATIVA DEI DATI (Matplotlib, Seaborn)
- Grafici di alta qualità e panoramiche statistiche
- Identificazione di correlazioni e tendenze
3. MACHINE LEARNING & ALGORITMI (Scikit-Learn)
- Creazione, training, valutazione e ottimizzazione di modelli
- Logiche personalizzate (inclusi sistemi di raccomandazione)
4. DEPLOYMENT & DOCUMENTAZIONE
- Notebook Jupyter puliti (.ipynb) o script Python (.py)
- Integrazione API e configurazione di deployment su cloud
Contattami prima di ordinare per discutere delle dimensioni del dataset e degli obiettivi tecnici. Costruiamo qualcosa di efficiente insieme!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
Altro
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
SimpleCV
•
Panda
•
Altro
API:
Google Cloud Vision API
•
IBM Watson riconoscimento visivo
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
SimpleCV
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Quali formati di file accetti per i dataset?
A: Accetto quasi tutti i formati di dati standard, tra cui CSV, Excel (.xlsx, .xls), JSON, dump di database SQL e file di testo semplice. Se i tuoi dati sono in un formato non convenzionale, contattami prima!
Q2: Quali consegne riceverò alla fine del progetto?
A: A seconda del pacchetto, riceverai il codice sorgente completo come script Python pulito (.py) o un Notebook Jupyter strutturato (.ipynb) con note in markdown. Le fasce superiori includono anche documentazione completa del modello, log di performance e file di deployment.
Q3: Puoi lavorare con dati aziendali di grandi dimensioni o disordinati?
A: Sì, assolutamente. Specializzato in preprocessing pesante e formattazione strutturale, pulisco anomalie, correggo incoerenze interne e ingegnerizzo feature per rendere il dataset completamente pronto per analisi o training del modello.
Q4: Gestisci compiti di machine learning personalizzati come sistemi di raccomandazione?
A: Sì! Posso costruire modelli ML personalizzati su misura per la tua applicazione, inclusi classificazione, regressione, clustering e logiche di raccomandazione basate sui tuoi dati operativi.
