Farò pulizia dati in python, interrogazioni SQL e analisi esplorativa
Analista dati
Informazioni su questo servizio
Dati disordinati che rallentano le tue intuizioni di business o le pipeline di machine learning? Pulirò, interrogherò e trasformerò i tuoi dataset grezzi usando Python e SQL per renderli pronti per la produzione al 100%.
Cosa offro:
Pulizia dati in Python: gestione di valori mancanti, rimozione di duplicati, formattazione strutturale, correzione dei tipi di dato e gestione di anomalie strutturali usando Pandas e NumPy.
Interrogazioni SQL: scrittura di query ottimizzate e pulite utilizzando Join, funzioni di finestra, operazioni di aggregazione e subquery per estrarre metriche mirate.
Analisi esplorativa dei dati (EDA): scoperta di distribuzioni nascoste, tracciamento di matrici di correlazione e creazione di visualizzazioni riassuntive chiare.
Preprocessing delle feature: gestione di outlier, codifica delle categorie e scaling dei dati per strutturare perfettamente i tuoi dati per l'analisi.
Deliverables:
Riceverai notebook Python Jupyter completamente commentati (.ipynb), file di script puliti (.py), script di query SQL strutturati (.sql) e i tuoi dataset rifiniti in formati CSV/Excel.
Per favore, inviami un messaggio breve con il formato del tuo dataset e i tuoi obiettivi analitici prima di ordinare, così possiamo pianificare perfettamente il progetto!
FAQ
Traduzione automatica.
Quali librerie usi per la pulizia e l'analisi dei dati in Python?
Principalmente uso Pandas e NumPy per una pulizia, preprocessing e manipolazione efficienti dei dati. Per analisi esplorativa (EDA) e visualizzazioni, utilizzo Matplotlib e Seaborn per creare grafici statistici chiari.
Puoi lavorare con database enormi o server cloud?
Sì! Posso scrivere query SQL ottimizzate per dump di database locali (.sql) o connettermi direttamente a database relazionali standard. Per dataset massicci, garantisco che le query usino join ed indicizzazione efficienti per minimizzare il carico di elaborazione.

