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Farò analisi dei dati in Python, machine learning e visualizzazione dei dati
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Ciao, sono Shahzad Ali, uno sviluppatore di informatica specializzato in Python, Data Science, Machine Learning e Web Development. Certificato in AI & Datacom, creo applicazioni Python personalizzate,...
Informazioni su questo servizio
Stai cercando un esperto sviluppatore Python per estrarre insight dal tuo dataset o costruire modelli predittivi di Machine Learning? Come laureato in Informatica certificato in AI & Data Science, trasformo dati grezzi in soluzioni aziendali pulite e praticabili.
Servizi offerti:
- Preprocessing e pulizia dei dati: Gestione di valori mancanti, outlier, duplicati e formattazione dei dati.
- Analisi esplorativa dei dati (EDA): Scoprire pattern nascosti, correlazioni e insight statistici chiave.
- Visualizzazione dei dati: Creazione di grafici di alta qualità usando Matplotlib, Seaborn e Plotly.
- Pipeline di Machine Learning: Addestramento di modelli di classificazione, regressione e clustering usando Scikit-Learn.
- Ottimizzazione e valutazione del modello: Tuning degli iperparametri, metriche di accuratezza e analisi della matrice di confusione.
Strumenti e tecnologie:
- Ambienti: Python, Jupyter Notebook, VS Code, Google Colab.
- Libraries: Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn.
Perché lavorare con me?
- Codice sorgente in Jupyter Notebook 100% pulito e commentato.
- Certificazione in AI & Data Science con solido background in CS.
- Risposta rapida e comunicazione chiara del progetto.
Contattami prima di ordinare per rivedere il tuo dataset e discutere i dettagli.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
Framework:
Scikit-learn
•
Panda
•
Altro
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Excel
•
Colab
•
Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Con quali formati di dataset lavori?
Accetto CSV, Excel (.xlsx, .xls), JSON, file di database SQL, TSV e TXT. Se i tuoi dati sono in un altro formato, contattami prima!
Riceverò il codice sorgente completo?
Sì, riceverai il codice sorgente completamente documentato e commentato in un Jupyter Notebook (.ipynb) o in uno script Python pulito (.py), a seconda delle tue preferenze.
Cosa succede se il mio dataset è disordinato o ha valori mancanti?
Preprocessing e pulizia dei dati (gestione di valori mancanti, outlier, rimozione di duplicati e codifica) sono inclusi in tutti i pacchetti prima di qualsiasi analisi o modellazione di machine learning.
Puoi spiegare gli insight finali e le performance del modello?
Certamente! Fornisco grafici di visualizzazione chiari e un report riassuntivo che spiega le tendenze principali, l'accuratezza del modello, le metriche di confusione e conclusioni pratiche.
Come iniziamo il nostro progetto?
Basta cliccare sul pulsante "Contattami", allegare il tuo dataset (o un esempio) e descrivere brevemente quale problema vuoi risolvere o quali insight ti servono.
