Pacchetto progetto Data Science
1. Analisi dei dati e approfondimenti
- Analisi esplorativa dei dati (EDA): Identificazione di tendenze, schemi e anomalie nei tuoi dati.
- Visualizzazione dei dati: Creazione di visualizzazioni coinvolgenti (ad esempio, dashboard) utilizzando strumenti come Python (Matplotlib, Seaborn), Tableau o Power BI.
- Analisi statistica: Test di ipotesi, test A/B e fornitura di approfondimenti pratici.
2. Modellazione predittiva
- Costruzione di modelli di machine learning per prevedere risultati, come:
- Comportamento dei clienti (ad esempio, previsione di churn).
- Previsioni di vendite o domanda.
- Modelli di valutazione del rischio.
- I deliverable includono:
- Implementazione del modello per previsioni in tempo reale o batch.
- Documentazione del codice e metriche di performance.
3. Data engineering
- Raccolta e pulizia dei dati:
- Gestione dei valori mancanti.
- Parsing e integrazione dei dati da varie fonti (CSV, SQL, API).
- Sviluppo di pipeline di dati:
- Automatizzazione dei processi ETL (Extract, Transform, Load).
- Ottimizzazione dei flussi di lavoro dei dati.
4. Soluzioni personalizzate di machine learning