Faro data o web scraping, pulizia dei dati e machine learning per data science
Trasforma le tue idee in realtà digitale!
Informazioni su questo servizio
Ciao,
Hai bisogno di raccogliere dati da siti web, pulirli e interpretarli usando il machine learning?
Sei nel posto giusto!
Sono un data scientist specializzato in web scraping, pulizia dei dati e modelli predittivi usando Python. Posso aiutarti a trasformare dati disordinati in insight preziosi che guidano decisioni reali.
I miei servizi:
- ️ Web Scraping / Data Scraping
- Scraping di siti web, dati di e-commerce, elenchi di prodotti o recensioni
- Raccolta di dati strutturati in Excel, CSV o database
- Pulizia e preprocessing dei dati
- Rimozione di duplicati, valori mancanti e incongruenze
- Feature engineering e trasformazione dei dati
- Consegna di dataset puliti e pronti all’uso
- Machine Learning
- Modelli di regressione, classificazione e clustering
- Training, valutazione e predizioni dei modelli
- Jupyter Notebooks spiegabili e ben documentati️
Strumenti & tecnologie:
Python | BeautifulSoup | Pandas | NumPy | Scikit-learn | Matplotlib
Perché scegliermi?
- Script 100% personalizzati, niente strumenti generici
- Codice pulito e documentato
- Consegna rapida e comunicazione chiara
- Soluzioni scalabili e riutilizzabili
- Parliamo del tuo progetto oggi stesso, ti aiuterò ad automatizzare, analizzare e far lavorare i tuoi dati per te.
Discutiamo del tuo progetto. Grazie!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Java
•
NoSQL
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
FAQ
Traduzione automatica.
Che tipo di progetti di data science puoi fare?
Posso aiutarti con analisi dei dati, visualizzazione e modelli predittivi. I miei servizi includono analisi esplorativa dei dati (EDA), insight statistici e creazione di modelli di machine learning per problemi di regressione, classificazione o clustering usando Python.
Quali tipi di modelli di machine learning offri?
Posso sviluppare modelli supervisionati e non supervisionati come regressione lineare/logistica, Random Forest, alberi decisionali, SVM e K-Means. La scelta del modello dipende dal tuo dataset e dall’obiettivo di business.
Cosa include la pulizia dei dati?
La pulizia dei dati include rimuovere duplicati, correggere valori mancanti, sistemare problemi di formattazione e normalizzare i dati. Eseguo anche feature engineering, rilevo outlier e garantisco che il dataset sia pronto per analisi accurate o training del modello.
Fornite servizi di visualizzazione e reporting dei dati?
Sì! Posso creare visualizzazioni professionali usando Matplotlib, Seaborn, Plotly o Power BI per aiutarti a capire pattern e tendenze nei tuoi dati. I report possono essere forniti in formato Jupyter Notebook o PDF.
