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Je vais effectuer une analyse de données et de l'apprentissage automatique avec scikitlearn
Analyste de données, apprentissage automatique
Bonjour ! Je suis Aftab Ahmad, analyste de données débutant avec un fort intérêt pour Python, l’analyse de données et l’apprentissage automatique de base.
J’aide mes clients avec :
✔ Nettoyage et pré...
À propos de ce service
À propos de cette service
Prêt à transformer vos données CSV en insights alimentés par l’IA ? En 2026, les données sont la clé du succès mais seulement avec les bons outils. Je crée des solutions ML/DL sur mesure en Python & Scikit-Learn : modèles prédictifs, classification, automatisation, livrés prêtes pour la production.
Ce que je propose :
Préparation des données : nettoyage CSV/Excel, correction des valeurs manquantes, mise à l’échelle des caractéristiques.
ML supervisé : régression/classification (Random Forest, SVM, XGBoost).
Non supervisé : clustering pour découvrir des motifs cachés.
Optimisation : réglage des hyperparamètres pour une précision maximale.
Deep Learning : réseaux neuronaux TensorFlow/Keras pour les données complexes.
Code complet : notebook Google Colab/Jupyter commenté.
Pourquoi moi ? Expert en IA axé sur l’impact commercial. Obtenez des scripts Python évolutifs + documentation pour orienter vos décisions.
Contactez-moi avant de commander pour définir votre projet !
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Google Cloud Vision API
Outils:
Jupyter Notebook
•
Colab
FAQ
Traduction automatique
Dans quel format doivent être mes données ?
Je travaille principalement avec des fichiers CSV, Excel (.xlsx) et JSON. Cependant, je peux aussi me connecter à des bases de données SQL ou Google Sheets. Si vos données sont « non structurées » (comme une collection de fichiers texte), veuillez me contacter d’abord pour que nous discutions du prétraitement nécessaire.
Dois-je nettoyer mes données avant de vous les envoyer ?
Non ! Le nettoyage et le prétraitement des données sont inclus dans tous mes packages. Je gère les valeurs manquantes, supprime les doublons et encode les caractéristiques avec Pandas et Scikit-Learn pour que votre dataset soit prêt pour un modèle précis.
Quelles bibliothèques d'apprentissage automatique utilisez-vous ?
Ma pile principale inclut Scikit-Learn (sklearn) pour l’apprentissage automatique traditionnel (Random Forest, SVM, régression) et Pandas/NumPy pour la manipulation des données. Pour le package Premium, j’utilise aussi TensorFlow ou Keras si votre projet nécessite du Deep Learning ou des réseaux neuronaux.
Pourrai-je exécuter le code moi-même ?
Absolument. Je livre le projet final sous forme d’un notebook Google Colab (.ipynb) ou d’un script Python (.py). J’inclus des commentaires étape par étape pour que même si vous n’êtes pas programmeur, vous puissiez exécuter le modèle et voir les résultats en un clic.
Comment garantissez-vous l'exactitude du modèle ?
J’utilise des métriques d’évaluation professionnelles telles que la précision, la précision-rappel, le F1-Score et l’erreur quadratique moyenne (MSE). Pour les packages Standard et Premium, je réalise une validation croisée et un réglage des hyperparamètres pour que le modèle performe bien sur des données « non vues », pas seulement sur votre fichier actuel.
