Costruirò modelli personalizzati di previsione delle serie temporali e dashboard analitici
Sviluppatore full stack
Informazioni su questo servizio
Sblocca il potere predittivo dei tuoi dati storici di business.
Molti sviluppatori possono tracciare un grafico a linee di base, ma costruire modelli matematici accurati che tengano conto di stagionalità, tendenze e anomalie nei dati richiede un'architettura di data science pulita. Creo modelli di previsione delle serie temporali ad alta precisione e dashboard analitici interattivi progettati per ottimizzare le decisioni aziendali.
Cosa posso fare per i tuoi dati:
- Previsioni avanzate delle serie temporali: pianificazione della domanda, previsioni finanziarie, proiezioni di ricavi e linee di tendenza operative.
- Dashboard interattivi: framework di visualizzazione interattiva in modalità light/dark usando Streamlit o Dash.
- Machine learning statistico: rilevamento di anomalie, classificazione predittiva e modelli di regressione.
- Infrastruttura dati: pulizia automatizzata dei dati, feature engineering e monitoraggio delle metriche (MAE, RMSE).
Il mio stack di data science:
- Modellazione & analisi: Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Prophet, Statsmodels, PyTorch
- Database: SQL, PostgreSQL, MongoDB, pipeline CSV/Excel
Ogni script è completamente ottimizzato, documentato e realizzato per l'esecuzione in produzione.
NOTA: Per favore, contattami con il scope del progetto e la disponibilità del dataset PRIMA di ordinare.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
API:
Altro
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Excel
•
Colab
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FAQ
Traduzione automatica.
Il tuo account è nuovo. Perché dovrei fidarmi dei tuoi dati aziendali?
Sono nuovo su Fiverr, ma non nel campo dell'ingegneria dei dati. Ho oltre 2 anni di esperienza professionale nello sviluppo di architetture di livello enterprise. Ho creato questo profilo per espandere la mia rete a livello globale, quindi ottieni codice di livello senior a tariffe introduttive limitate nel tempo.
In quale formato devo fornire i miei dati?
Lavoro con quasi tutte le fonti: CSV, Excel, JSON o connessioni SQL dirette (PostgreSQL, MongoDB). Se i tuoi dati sono disorganizzati o contengono voci mancanti, non preoccuparti. Faccio una pulizia rigorosa dei dati e un preprocessing strutturale per ogni singolo pacchetto.
Ottengo il codice sorgente o solo le previsioni?
Ricevi il pieno possesso del codice sorgente pulito, commentato e pronto per la produzione (consegnato come script Python ottimizzato .py o come Jupyter Notebook .ipynb). Non nascondo né blocco il mio lavoro dietro paywall strutturali. Ciò che paghi è completamente tuo.
Puoi integrare questo modello in un'app web esistente?
Sì. Anche se questa gig si concentra sui dashboard di dati (Streamlit), la mia principale competenza è lo sviluppo full-stack. Posso facilmente creare API RESTful personalizzate o collegare direttamente questi backend di previsione a un'interfaccia React/Next.js. Contattami per discutere di una pipeline full-stack personalizzata.

