Eseguirò analisi di serie temporali e svilupperò modelli di previsione

Ciao, sono un professionista certificato Google in Data Analytics e la mia specializzazione sono gli algoritmi di Machine Learning e Deep Learning. Con oltre 4 anni di esperienza in Python, ho eccelso in framework avanzati come Darts, Pytorch e Tensorflow.

Servizi end-to-end

• Pre-elaborazione dei dati
• Analisi esplorativa dei dati (EDA)
• Feature Engineering
• Selezione del modello
• Training del modello
• Validazione del modello
• Ottimizzazione degli iperparametri
• Previsioni
• Valutazione delle performance
• Visualizzazione
• Deployment
• Documentazione e report

Modelli statistici / classici

• ARIMA
• Smoothing esponenziale
• BATS e TBATS
• Prophet
• Trasformata di Fourier veloce

Modelli di regressione

• Regressione lineare
• Random Forest
• LightGBM
• XGBoost
• CatBoost

Modelli basati su PyTorch (Lightning)

• Reti neurali ricorrenti (RNN)
• Analisi di espansione della base neurale per previsioni di serie temporali (N-BEATS)
• Interpolazione gerarchica neurale per previsioni di serie temporali (N-HiTS)
• Rete convoluzionale temporale (TCN)
• Transformer di fusione temporale (TFT)
• Encoder denso di serie temporali (TiDE)
• Mixer di serie temporali (TSMixer)

Metriche di valutazione

• Errore assoluto medio (MAE)
• Errore quadratico medio (MSE)
• Radice dell'errore quadratico medio (RMSE)
• Errore percentuale assoluto medio (MAPE)
• Errore logaritmico quadratico medio (RMSLE)