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Farò un progetto di data science e machine learning
Aiuto aziende e persone a trasformare dati disordinati in intuizioni semplici, automatizzate e utili. Che tu abbia bisogno di una semplice pulizia o di un sistema automatizzato complesso, creo strumen...
Informazioni su questo servizio
Hai difficoltà a capire i tuoi dati? Trasformiamo i numeri grezzi in una storia chiara.
Sono un Data Scientist specializzato in Machine Learning e Predictive Analytics usando Python. Che tu abbia bisogno di prevedere il comportamento dei clienti, segmentare il tuo pubblico o identificare i principali driver di business, fornisco analisi pulite e di alta qualità consegnate in organizzati Jupyter Notebooks.
Ciò che offro:
- Analisi predittiva: Previsioni di tendenze future basate su dati storici.
- Classificazione: Creazione di modelli per categorizzare i dati (binaria o multi-classe).
- Previsione di churn: Identificare quali clienti sono propensi a lasciare e perché.
- Clustering & segmentazione: Trovare schemi nascosti e raggruppamenti nei tuoi dati.
- Decision trees: Visualizzare il processo decisionale basato sulla logica per piena trasparenza.
Perché scegliermi?
- Chiarezza del codice: I miei notebook sono ben documentati e facili da seguire.
- Focus sul business: Non ti do solo codice, ma risposte.
- Sicuro & professionale: Prioritizzo la privacy dei dati e una comunicazione chiara.
Contattami prima di ordinare per discutere il tuo dataset e i tuoi obiettivi!
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
Excel
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di file devo fornire?
Di solito lavoro con file CSV, Excel (XLSX) o JSON. Se i tuoi dati sono in un database SQL, possiamo discutere di una connessione personalizzata o di un'esportazione dei dati.
Riceverò il codice sorgente?
Sì! Riceverai un file .ipynb (Jupyter Notebook) completamente funzionante che contiene tutto il codice Python, le visualizzazioni e le spiegazioni scritte dei risultati.
Ti occupi della pulizia dei dati?
Ogni progetto include una pulizia di base dei dati. Tuttavia, se il tuo dataset è estremamente "disordinato" (molti valori mancanti o formattazione incoerente), possiamo aggiungere una fase di preparazione dati personalizzata all'ordine.
Puoi spiegarmi i risultati?
Assolutamente. Uso celle Markdown all’interno del Jupyter Notebook per spiegare la logica del codice e il significato dei risultati, così anche stakeholder non tecnici possono capire il valore.
Che librerie usi?
Il mio stack standard include Pandas e NumPy per la gestione dei dati, Matplotlib e Seaborn per le visualizzazioni, e Scikit-Learn per il Machine Learning.
