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Je vais concevoir des projets en python, apprentissage automatique, apprentissage profond, science des données et intelligence artificielle
Analyste de données, apprentissage automatique
Fort de 4 ans d'expérience en analyse de données et développement Python, j'aide les entreprises à transformer des données brutes en insights clairs et exploitables — depuis le nettoyage de petits CSV...
À propos de ce service
Vous recherchez des solutions fiables en IA, apprentissage automatique, apprentissage profond ou science des données en Python ? Vous êtes au bon endroit !
Je me spécialise dans la création de modèles d’apprentissage automatique prêts pour la production, de réseaux neuronaux personnalisés et de pipelines d’analyse de données complets adaptés à vos besoins.
Ce que je propose :
- Apprentissage automatique : classification, régression, clustering, forêt aléatoire, XGBoost, SVM.
- Apprentissage profond : réseaux neuronaux (CNN, RNN, LSTM, Transformers) avec TensorFlow et PyTorch.
- Science des données et EDA : nettoyage de données, ingénierie des caractéristiques et visualisation (Pandas, Seaborn, Matplotlib).
- Vision par ordinateur et NLP : détection d’objets (OpenCV, YOLO), classification de texte et analyse de sentiment.
- Déploiement : création d’API (FastAPI/Flask) et interfaces web (Streamlit).
Pourquoi me choisir ?
- Code Python propre, bien structuré et entièrement commenté.
- Documentation claire pour la configuration sur Jupyter Notebook ou Google Colab.
- Communication rapide et livraison axée sur la qualité.
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.
