Costruirò modelli di machine learning e analisi statistica in python

Data Scientist con esperienza in produzione di machine learning, modellazione predittiva, analisi statistica e metodi survival/tempo all'evento, sviluppati per decisioni reali, non solo demo su notebook.

Background: ho sviluppato modelli NLME e survival per ricerche cliniche che hanno ridotto le dimensioni del campione del 30-40%, modelli predittivi per il rischio cardiovascolare che superano le scale cliniche standard, e pipeline statistiche per supportare confronti di efficacia dei farmaci tra mercati. 2 pubblicazioni peer-reviewed in analisi dei dati.

In cosa posso aiutarti: costruzione e valutazione di modelli ML (Random Forest, XGBoost, regressione) con validazione corretta, non solo un modello adattato senza diagnosi; analisi survival/tempo all'evento (Cox PH, Kaplan-Meier); test A/B e test di significatività statistica fatti correttamente; pulizia dei dati e feature engineering; spiegazione della metodologia in modo chiaro abbastanza da permetterti di difenderla in una discussione di tesi o incontro con stakeholder.

Stack: Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy, PyTorch), R, Statsmodels. Ogni consegna include una spiegazione in linguaggio semplice di cosa è stato fatto e perché. Invia il tuo dataset o descrivilo, e ti suggerirò l'approccio più adatto