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Costruirò modelli di machine learning predittivi
Data Scientist certificato con competenze in Python, Excel, SQL e ML
Ciao, sono Reda El Gadida, una data scientist certificata dal Marocco con 15 mesi di formazione intensiva ALX. Sono specializzata in data cleansing, analisi e machine learning utilizzando Excel, SQL e...
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Progetto e addestro modelli in Python (Scikit-learn, XGBoost, Random Forest, Logistic Regression, Clustering) per aiutarti a classificare i clienti, prevedere risultati e scoprire pattern.
Le consegne includono un dataset pulito, il modello addestrato, metriche di valutazione e visualizzazioni.
Ciò che offro:
- Pulizia e preprocessing dei dati
- Modelli di classificazione, regressione e clustering
- Confronto e tuning dei modelli
- Report di accuratezza (precisione, recall, F1-score)
- Visualizzazioni: matrice di confusione, importanza delle feature, curve ROC
- Jupyter Notebook e documentazione
Nota importante sui campi del package:
- Questionari = caratteristiche/variabili analizzate
- Rispondenti analizzati = righe del dataset
- Sintesi degli insight = rapporto di valutazione
- Visualizza risultati = grafici/plot
- Analisi del testo libero = NLP (opzionale)
- Scrittura delle domande = non inclusa
Ottieni modelli ML veloci, chiari e affidabili, su misura per le tue esigenze di business o ricerca.
Nota sul campo Rispondenti analizzati:
Campo limitato a un massimo di 1.000.
In questo servizio, ogni unità è trattata come 1.000 righe di dati.
Se il tuo dataset è più grande o ha requisiti particolari, contattami prima così posso confermare il pacchetto migliore.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
I dati che condivido con voi sono sicuri?
Assolutamente. I tuoi dati sono al 100% confidenziali e non vengono mai condivisi. Posso firmare un NDA se richiesto per ulteriore sicurezza.
Che tipo di modelli di machine learning costruisci?
Costruisco modelli per classificazione, regressione, clustering e compiti predittivi usando Scikit-learn in Python. Esempi includono regressione logistica, alberi decisionali, foresta casuale, KNN e SVM
Quali formati di file accettate?
Accetto file CSV, Excel (.xlsx) e JSON. Se non sei sicuro, sentiti libero di scrivermi prima.
Ottengo il codice sorgente e il notebook?
Sì, riceverai un Jupyter Notebook pulito e commentato con tutti i passaggi e il codice usato nel processo di costruzione del modello.
Cosa succede se il mio dataset ha più di 500.000 righe o 30 caratteristiche?
Per favore, scrivimi prima. Rivedrò il tuo dataset e ti fornirò un'offerta personalizzata su misura per le tue esigenze.
