Costruirò una pipeline di machine learning end-to-end con python
Informazioni su questo servizio
Hai un dataset ma non sai cosa farci?
Costruisco pipeline ML di livello produzione, codice pulito, documentato e deployabile. Non solo notebook.
Cosa include:
- Pulizia dei dati e feature engineering (senza leakage)
- Benchmarking dei modelli: Logistic Regression, Random Forest, XGBoost
- Valutazione con le metriche giuste per il tuo caso d'uso
- Codice Python pulito, commentato e pronto all'uso
In produzione sono stati usati per:
- Motore di rilevamento anomalie ML presso il deposito nazionale di valori mobiliari del Marocco (MAROCLEAR)
- Modello di segmentazione clienti presso Crédit du Maroc (la principale banca marocchina)
- Pipeline di churn telecom con XGBoost AUC 0.763, Recall 0.794
Lavoro con dati di classificazione, regressione, clustering, finanziari e di serie temporali.
Scrivimi prima di ordinare, controllerò il tuo dataset e confermerò la consegna.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
RStudio
•
Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Con quali tipi di set di dati lavori?
Lavoro con dati tabulari, finanziari, transazionali e di serie temporali. CSV, Excel o esportazioni da database vanno bene. Se non sei sicuro, scrivimi e condividi un esempio — ti dirò cosa è possibile.
Devo preparare i miei dati prima di inviarli?
No. La pulizia e il preprocessing dei dati sono inclusi in tutti i pacchetti. Inviami così com'è.
Riuscirò a capire e far funzionare il codice da solo?
Sì. Ogni file è completamente commentato e include un README che spiega come eseguirlo. Non serve essere sviluppatori.
E se il mio dataset è riservato?
Firma NDAs su richiesta. I tuoi dati non vengono mai condivisi o conservati dopo la consegna.
Puoi deployare il modello come API?
Sì — questo è incluso nel pacchetto Premium (FastAPI + Docker). Per Basic e Standard, consegno script Python pronti all'uso.

