Creerò visualizzazioni di dati di qualità pubblicazione in Python e R

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Jonathan Javid
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I tuoi dati meritano di meglio dei grafici Excel di default. Trasformerò il tuo foglio di calcolo in visualizzazioni chiare, pronte per la pubblicazione, che revisori, manager e lettori comprenderanno davvero.


Sono ricercatore bioinformatico (MS, NUST) e analista di dati sanitari. La visualizzazione dei dati è al centro del mio lavoro pubblicato: 3 articoli peer-reviewed, figure per un benchmark genomico di 62.582 varianti e dashboard statistici per le operazioni di assicurazione sanitaria presso State Life Insurance Corporation. Lavoro in R (ggplot2) e Python (matplotlib, seaborn), con Tableau disponibile su richiesta.


COSA OTTIENI

- La chart giusta per i tuoi dati e il tuo messaggio: barra, linea, scatter, box, violin, heatmap, forest plot, volcano plot e molto altro

- Stile pulito e coerente: font, colori ed etichette uniformati in ogni figura

- Output pronto per la rivista in PNG, PDF e (Premium) SVG/EPS editabili a risoluzione di stampa

- Consigli onesti: se un tipo di grafico potrebbe fuorviare suggerisco un’alternativa migliore invece di disegnarlo


Invia i tuoi dati come Excel o CSV. Scrivimi prima di ordinare se hai bisogno di un intero dashboard o di un formato insolito; ti farò un preventivo onesto.

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Jonathan Javid

Bioinformatics Researcher, Variant Interpretation, Python, R, Machine Learning

  • DaPakistan
  • Membro danov 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Urdu, Punjabi, Inglese
Bioinformatics researcher (MS, NUST) and health data analyst specialising in genomic variant interpretation, Python/R analysis and biostatistics. I built PakVEP-AI, a 62,582-variant ClinVar benchmark using AlphaMissense and gnomAD (manuscript under consideration at the European Journal of Human Genetics). Author of 3 peer-reviewed papers and 2 Amazon books on AI in computational biology. I help researchers with variant annotation, statistical analysis, literature reviews and publication-ready reports: accurate, documented, on time.

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