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Costruirò una piattaforma di analisi clienti e in database ml in gcp
Ingegnere dei dati Data Scientist
Sono un Data Engineer e Data Scientist specializzato nella progettazione di applicazioni AI robuste e architetture di dati scalabili. Combino rigore scientifico ed efficienza tecnica per trasformare p...
Informazioni su questo servizio
Progetterò e realizzerò una soluzione end-to-end Customer Analytics 360° & In-Database Machine Learning utilizzando GCP e BigQuery ML.
Ciò che offro:
- Churn Scoring & API in tempo reale: Addestra modelli di attrition in BigQuery ML (LOGISTIC_REG) e distribuisci endpoint di scoring FastAPI per valutazioni istantanee del rischio.
- Segmentazione clienti: Crea un In-Database RFM Feature Store e applica il clustering K-Means (VIP, a rischio, perduto) per marketing mirato.
- Previsioni di ricavo & dashboard: Previsioni di vendita a 30 giorni usando BigQuery ML (ARIMA_PLUS) visualizzate su dashboard interattivi di Looker Studio.
Piattaforma tecnologica: Google Cloud Platform, BigQuery ML, Python, FastAPI, Docker, Looker Studio, SQL.
Perché lavorare con me?
- ML in-Database: Elimina esportazioni di dati costose e sfrutta la velocità del cloud.
- Pronto per la produzione: Script Python di livello produzione, REST API e SQL pulito.
Contattami prima di ordinare per discutere la tua architettura dati!
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
Panda
•
Altro
Tipo di dati:
Altro
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
NoSQL
•
Scala
Strumenti:
MLflow
•
Altro
API:
Google Cloud Vision API
•
Azure API riconoscimento facciale
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Perché usare BigQuery ML invece di script ML Python tradizionali?
BigQuery ML esegue il machine learning direttamente all’interno di Google Cloud Platform senza esportare i dati su server esterni. Questo accelera l’esecuzione, evita costi elevati di trasferimento dati e si scala facilmente con grandi dataset.
Devo concederti accesso completo al mio progetto Google Cloud Platform?
No. Puoi darmi permessi limitati di BigQuery Admin e IAM Service Account, oppure posso consegnarti script SQL puliti, codice FastAPI e guide passo passo per il deployment sul tuo lato.
Quali formati di dati devo fornire?
Puoi fornire dati grezzi da PostgreSQL, file CSV, bucket Google Cloud Storage o tabelle BigQuery dirette. Gestirò la pulizia dei dati, l’ingegneria delle feature e la configurazione del pipeline Medallion.
