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Costruirò modelli ml, analisi predittiva e previsioni di serie temporali
Data scientist, i tuoi dati sono il mio piacere
Sono Mary Cooper, una Data Scientist appassionata di trasformare dati grezzi in soluzioni di AI di grande impatto. Con competenze in Deep Learning e ML, ho affrontato sfide reali come l'analisi del se...
Informazioni su questo servizio
i tuoi dati contengono schemi che possono prevedere il futuro, individuare rischi e guidare decisioni più intelligenti. Costruisco i modelli che li sbloccano. Non creo solo modelli, creo modelli che funzionano nel mondo reale, su dati reali e disordinati, e forniscono risultati su cui puoi agire.
COSA COSTRUISCO PER TE:
Classificazione di modelli supervised ML,
regressione e ranking, analisi predittiva di abbandono clienti,
previsione dei prezzi, scoring del rischio
Previsioni di serie temporali vendite,
prezzi delle azioni, pianificazione della domanda, metriche sportive
IL MIO STACK TECNOLOGICO:
- Lingue: Python
- Biblioteche ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost
- Deep Learning: PyTorch, TensorFlow/Keras
- Dati & Visualizzazioni: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Serie temporali: ARIMA, Prophet, reti LSTM
- Pronto per il deployment: esportazione modello Pickle/joblib, output pronti per REST API
COSA RICEVI:
- Modello ML completamente addestrato e valutato
- Codice Python pulito e commentato (.ipynb o .py)
- Rapporto sulle performance del modello (accuratezza, F1, RMSE, AUC a seconda del caso)
- Visualizzazioni: matrice di confusione, importanza delle feature, grafici di previsione
- Spiegazione chiara dei risultati in italiano semplice
- File del modello pronto per il deployment
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
API:
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
Stata
•
Colab
FAQ
Traduzione automatica.
Quale formato di dati devo fornire?
CSV, Excel, JSON o esportazione SQL — qualsiasi formato tabellare standard va bene. Per progetti di serie temporali, ho bisogno di un dataset con una colonna data/ora e la variabile target. Condividi quello che hai e valuterò prima di iniziare.
Il mio dataset è piccolo / disordinato / sbilanciato. Puoi comunque costruire un modello?
Sì. I dati del mondo reale sono quasi mai perfetti. Gestisco valori mancanti, outlier, sbilanciamento delle classi (SMOTE, pesi di classe) e caratteristiche rumorose come parte di ogni progetto. Un dataset piccolo e pulito può spesso superare uno grande e disordinato con l’approccio giusto.
Che tipo di previsioni di serie temporali fai?
Costruisco modelli di previsione per vendite, domanda, prezzi finanziari, metriche di performance sportive e qualsiasi dato sequenziale con dipendenza temporale. Uso metodi classici (ARIMA, Prophet) per interpretabilità e reti LSTM per pattern complessi e a lungo raggio.
Potrai capire e riutilizzare il codice?
Assolutamente sì. Ogni notebook è strutturato, commentato e scritto per essere leggibile anche da chi non è l’autore originale. Includo spiegazioni in markdown e una sezione riassuntiva alla fine.
Non so che tipo di modello ML mi serve. Puoi consigliare?
È del tutto normale — ed è anche quello che faccio. Raccontami i tuoi dati, il tuo obiettivo e la decisione che vuoi prendere, e ti consiglierò l’approccio giusto. Niente gergo, solo indicazioni chiare.
