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Farò data science, ai, machine learning e deep learning
Data Scientist, Machine Learning Engineer, esperto di Software Engineering
Un ingegnere di Machine Learning & Deep Learning appassionato e orientato alle performance, con esperienza pratica nella creazione di sistemi intelligenti e applicazioni basate sui dati. Ho già contri...
Informazioni su questo servizio
Grazie per aver visitato il servizio!
Mi chiamo Shoiab Ahmed, sono un esperto di AI, Machine Learning (ML) e Deep Learning con Python.
Con un solido background in problem solving basato sui dati, ho conseguito con successo progetti che vanno da modelli predittivi e sistemi di raccomandazione a approfondimenti aziendali alimentati da AI.
Se hai bisogno di affrontare sfide complesse, sviluppare modelli avanzati di ML/DL o scoprire insights pratici dai tuoi dati, ti guiderò passo dopo passo.
Professionale, affidabile e orientato ai risultati,
Comunicazione chiara & soluzioni su misura
Strumenti all'avanguardia: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy
Facciamo vivere il tuo progetto di AI, ML o Deep Learning e portiamolo al livello successivo!
Ciò che offro:
- Analisi esplorativa dei dati (EDA)
- Segmentazione e classificazione dei clienti
- Elaborazione di immagini e computer vision
- Analisi di testo e sentiment (NLP)
- Modelli di Machine Learning
- Algoritmi di clustering
- Feature engineering e costruzione di modelli
Perché scegliere me?
- Competenza e esperienza
- Soluzioni end-to-end
- Approccio personalizzato
- Consegna puntuale
- Comunicazione chiara
Strumenti che utilizzo:
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
- N8N
- OpenCV
- Roboflow
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
- Matplotlib
- Seaborn
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
•
Java
•
NoSQL
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
FAQ
Traduzione automatica.
In che modo la scienza dei dati può aiutare le aziende?
La data science aiuta le aziende a prendere decisioni basate sui dati, prevedere tendenze, capire il comportamento dei clienti, ottimizzare le operazioni, ridurre i costi e migliorare prodotti o servizi attraverso approfondimenti dai dati.
Cos'è il machine learning?
Il machine learning è un ramo dell'intelligenza artificiale (AI) che permette ai computer di imparare dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere programmati esplicitamente. In modo semplice: machine learning = dati + algoritmi → imparare schemi → fare previsioni o decisioni.
Che tipo di dati possono essere analizzati in un servizio di data science?
La data science può analizzare vari tipi di dati: numerici, categorici, testo o immagini provenienti da fonti come database, sondaggi, web scraping e social media. In pratica, include dati dei clienti, dati di vendita, log di utilizzo, record finanziari e altro ancora per scoprire approfondimenti e supportare le decisioni.
Come possono aiutare il Machine Learning e la data science in campo medico e produttivo?
In medicina, ML e data science aiutano nella diagnosi, nel trattamento, nelle immagini e nella scoperta di farmaci. Nella produzione, migliorano la qualità, prevedono le esigenze di manutenzione, stimano la domanda e ottimizzano i processi, aumentando l'efficienza e riducendo i costi.
Quanto tempo dura un progetto di data science?
Il tempo necessario per un progetto di data science varia: compiti piccoli richiedono 1–2 settimane, quelli medi 3–8 settimane, e i grandi progetti 2–6 mesi. La durata dipende dalla qualità dei dati, dalla complessità del progetto e dagli obiettivi. La pulizia dei dati richiede spesso il maggior tempo.
Quali linguaggi di programmazione sono comunemente usati in data science o Machine Learning?
Python, R, SQL, Java e C++ sono comunemente usati in data science e machine learning. Python è il più popolare grazie alla sua semplicità e alle potenti librerie come Pandas, NumPy e TensorFlow.
