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Costruirò modelli di machine learning in python per analisi predittiva
Farmacista e analista dei dati
Hai bisogno di aiuto per trasformare dati disordinati in intuizioni chiare e pratiche?
Sono Muneer, un Data Analyst con background in Farmacia. Aiuto i clienti a pulire, analizzare, visualizzare e tr...
Informazioni su questo servizio
Hai difficoltà a estrarre previsioni e insight preziosi dai tuoi dati complessi? Trasformiamo i tuoi dataset grezzi in modelli di Machine Learning potenti e pronti per le decisioni che generano risultati concreti per il business.
Mi concentro sulla risoluzione delle tue sfide specifiche di dati costruendo pipeline predittive accurate, robuste e pulite in Python.
Cosa ottieni con questo servizio:
- Dati puliti e scalabili: Gestione degli outlier, imputazione dei valori mancanti e preparazione delle feature per la massima precisione del modello.
- Modelli ML su misura: Modelli di classificazione e regressione personalizzati in base ai tuoi obiettivi di business.
- Alta performance: Ottimizzazione avanzata con XGBoost, Random Forest, Scikit-learn e TensorFlow.
- Insight chiari: Metriche di valutazione del modello facili da capire (ROC-AUC, Confusion Matrix, Precision/Recall) così sai quanto bene funziona il tuo modello.
- Codice pronto per la produzione: Notebook Jupyter / script Python completamente documentati, puliti, leggibili e pronti per essere deployati.
Perché lavorare con me?
- Approccio orientato al business: Non scrivo solo codice, risolvo problemi di business e analisi.
- Competenza nel settore: Solido background in elaborazione dati complessi e architetture di automazione.
- Supporto end-to-end: Supporto completo passo dopo passo.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
•
NoSQL
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali task di Machine Learning esegui?
Costruisco modelli per classificazione, regressione, clustering, analisi predittiva, feature engineering, tuning degli iperparametri e previsione del churn dei clienti usando Python.
Quali librerie e framework Python usi?
Lavoro principalmente con Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn e Streamlit per dashboard web.
Riceverò il codice sorgente completo di Python?
Sì, riceverai codice Python completamente documentato o Notebook Jupyter con commenti chiari passo passo.
Puoi deployare il modello ML come un'app web interattiva?
Sì! Posso creare e deployare una dashboard interattiva con Streamlit così puoi testare le previsioni in tempo reale con input personalizzati.
Quali formati di dataset accetti?
Lavoro con CSV, Excel, database SQL e file JSON.
Come valuti l'accuratezza del modello?
Valuto i modelli usando metriche standard come Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC e Confusion Matrix per garantire performance affidabili.
