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Pulirò il tuo dataset e ti darò insight utili per il business
Data Scientist, Ingegnere di soluzioni AI, Specialista in AI agentic
Ciao, sono un Data Scientist e Machine Learning Engineer specializzato nella creazione di modelli predittivi, pipeline di dati end-to-end e automazioni AI intelligenti. Mi concentro nel trasformare da...
Informazioni su questo servizio
Il tuo raw data sta bloccando le decisioni della tua azienda?
Una scarsa qualità dei dati porta a intuizioni sbagliate, modelli falliti e tempo sprecato. Trasformo il tuo dataset disordinato e non strutturato in dati puliti e pronti per l'analisi, con chiare intuizioni di business su cui puoi agire subito.
Ciò che consegno:
1. pulizia professionale dei dati
Rimuovo duplicati, correggo valori mancanti e errori di formattazione
Individuo e trattengo gli outlier per evitare risultati distorti
Standardizzo tipi e strutture dei dati per maggiore precisione
2. analisi esplorativa dei dati (EDA)
Scopro tendenze, schemi e correlazioni nascoste nei tuoi dati
Identifico quali variabili influenzano davvero i risultati del tuo business
Visualizzo le intuizioni principali con grafici chiari e professionali
3. ingegneria delle feature
Codifico, scala e trasforma le variabili per l'uso nel ML
Creo nuove feature significative partendo dalle colonne esistenti
Consegno un dataset completamente pronto per il modello
Perché lavorare con me:
Sono uno studente di ingegneria AI dell'ultimo anno con esperienza in progetti reali
Ho conseguito analisi su dataset reali con oltre 1500 righe
Codice Python pulito e documentato usando Pandas, Seaborn
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa devo fornire per iniziare?
Fornisci il tuo dataset in formato CSV, Excel o SQL insieme a una breve descrizione dei tuoi obiettivi. Se hai domande specifiche a cui vuoi che l'Exploratory Data Analysis (EDA) risponda, sentiti libero di elencarle!
Quali strumenti usi per la pulizia dei dati e l'EDA?
Principalmente uso Python con librerie potenti come Pandas e NumPy per la manipolazione dei dati, e Matplotlib o Seaborn per visualizzazioni di alta qualità.
Puoi gestire dataset molto disordinati con valori mancanti?
Sì! Questa è la mia specialità. Utilizzo tecniche avanzate di imputazione (media, mediana, moda o riempimento predittivo) e rilevamento di outlier per assicurarmi che i tuoi dati siano coerenti e pronti per l'analisi.
Cos'è "Feature Engineering" e perché ne ho bisogno?
Il "Feature Engineering" è il processo di creare nuove variabili dai tuoi dati grezzi per aiutare i modelli di Machine Learning a funzionare meglio. Per esempio, trasformare una colonna "Data" in "Giorno della settimana" o "È festività". Aggiunge un valore significativo ai tuoi modelli predittivi.
Cosa significa "100 items cleaned" nei tuoi pacchetti?
Nella categoria Data Cleaning, Fiverr stabilisce un minimo di 100 items. Considero questi "items" come punti dati o righe. Il mio pacchetto Basic è progettato per offrire una pulizia e un'EDA di alta qualità per dataset standard. Se il tuo file ha diverse migliaia di righe, non preoccuparti—posso gestirlo all'interno del pacchetto indicato.
Riceverò il codice sorgente?
Assolutamente sì. Consegnerei un Jupyter Notebook (.ipynb) ben documentato o uno script Python in modo che tu possa vedere esattamente come i dati sono stati trasformati e ricreati in futuro.
I miei dati sono al sicuro con te?
Sì, prendo molto sul serio la privacy dei dati. I tuoi dati saranno usati solo per lo scopo del progetto e verranno eliminati dal mio sistema una volta completato e accettato l'ordine.
