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Eseguirò analisi esplorativa dei dati e costruirò modelli di machine learning
Data Analyst e ML Engineer, Soluzioni su misura per una crescita reale del business
I dati contengono le risposte alla crescita del tuo business—scopriamole insieme! Con una profonda esperienza come Data Analyst e ML Engineer, creo soluzioni Python personalizzate usando Pandas, NumPy...
Informazioni su questo servizio
Sei alla ricerca di un esperto Python Data Analyst e Machine Learning Engineer per pulire, analizzare e costruire modelli predittivi dal tuo dataset? Sei nel posto giusto!
Mi specializzo nel trasformare dati complessi e grezzi in intuizioni chiare e azioni concrete, oltre a creare modelli di machine learning ad alte prestazioni usando Python e il suo stack di data science.
Cosa posso fare per te:
Data Cleaning & Preprocessing (gestione di valori mancanti, duplicati, outlier, formattazione)
Analisi esplorativa dei dati (EDA) & riepiloghi statistici
Visualizzazione dei dati (Grafici interattivi/puliti con Matplotlib & Seaborn)
Modelli di machine learning (Classificazione, Regressione, Clustering usando Scikit-learn)
Valutazione e ottimizzazione del modello (metriche di accuratezza, cross-validation)
Notebook Jupyter puliti e ben documentati (.ipynb) o script Python (.py)
Strumenti & librerie:
Python | Pandas | NumPy | Matplotlib | Scikit-learn | Jupyter Notebook
Perché scegliermi?
Formazione in Ingegneria Robotica con forte rigore analitico e matematico
Codice Python pulito, efficiente e riproducibile
Risposta rapida e comunicazione chiara
Contattami pure, così possiamo discutere nel dettaglio il tuo dataset e le esigenze del progetto!
FAQ
Traduzione automatica.
Domanda: Quali formati di file posso inviarti per l'analisi?
Risposta: Posso lavorare con quasi tutti i formati di dati, tra cui CSV, Excel (.xlsx), database SQL, TSV o file TXT. Se i tuoi dati sono grezzi o non strutturati, sentiti libero di inviarli e li pulirò e preprocesserò usando Python Pandas.
Domanda: Riceverò il codice sorgente con il mio ordine?
Sì! Ogni servizio include il codice sorgente pulito e commentato in un Jupyter Notebook (.ipynb) o script Python (.py), insieme a eventuali grafici o output del modello generati.
Domanda: Che modelli di machine learning costruisci?
Risposta: Costruisco modelli di classificazione e regressione usando Scikit-learn, tra cui Linear/Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, KNN e SVM, KMeans e con metriche di valutazione appropriate.
Domanda: Puoi aiutarmi a spiegare i risultati se non sono tecnico?
Risposta: Assolutamente! Mi concentro nel tradurre dati complessi e risultati tecnici di Machine Learning in riassunti chiari e facilmente comprensibili, con grafici visivi, così puoi prendere decisioni informate.
