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Pulirò il tuo dataset e consegnerò un report eda in python
Data Scientist, Ingegnere di soluzioni AI, Specialista in AI agentic
Ciao! Sono Zain, un Data Scientist e ML Engineer. Trasformo dati complessi in insight utili usando Python, ML, Deep Learning e NLP. Sono specializzato nella creazione di workflow agentici all'avanguar...
Informazioni su questo servizio
Data disordinata ti sta rallentando? La maggior parte dei progetti di Data Science fallisce a causa di dati di scarsa qualità. Sono qui per aiutarti. Offro servizi esperti di Data Cleaning, Exploratory Data Analysis (EDA) e Feature Engineering per assicurarmi che i tuoi dati siano accurati, ricchi di insight e pronti per il modello.
Ciò che offro:
1. Pulizia professionale dei dati
- Gestione dei valori mancanti (Imputation) e rimozione dei duplicati.
- Correzione di errori strutturali e tipi di dati incoerenti.
- Rilevamento e trattamento degli outlier per evitare risultati distorti.
2. Analisi esplorativa approfondita (EDA)
- Analisi univariata e multivariata.
- Visualizzazioni con Heatmap, Scatter plot e Istogrammi.
- Identificazione di tendenze, pattern e correlazioni nascoste.
- Sommari statistici che raccontano la storia dietro ai numeri.
3. Feature engineering avanzato
- Creazione di nuove feature significative a partire da variabili grezze.
- Codifica categorica (One-Hot, Label Encoding).
- Selezione delle feature per migliorare le performance del modello.
Strumenti & tecnologie:
Utilizzo Python con librerie di livello industriale: Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib e Scikit-learn.
Consegne: Riceverai un dataset pulito (CSV/Excel) e un Jupyter Notebook (.ipynb) completamente documentato con tutto il codice e le visualizzazioni.
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.
