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Je vais effectuer une analyse de données et de l'apprentissage automatique avec scikitlearn
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 avez besoin d’un modèle d’apprentissage automatique construit et évalué avec scikit-learn ? Je vous aide à transformer vos données brutes en modèles prédictifs fonctionnels, de la nettoyage des données à un solution ML entraînée, testée et expliquée.
Ce que je propose :
- Nettoyage et prétraitement des données (gestion des valeurs manquantes, encodage, mise à l’échelle)
- Modèles de classification (régression logistique, arbres de décision, forêt aléatoire, SVM)
- Régression et modélisation prédictive
- Clustering et apprentissage non supervisé
- Évaluation du modèle (précision, rappel, matrice de confusion, validation croisée)
- Ingénierie et sélection des caractéristiques
- Explication claire des résultats, pas seulement du code, mais de ce que cela signifie pour votre projet
Pourquoi travailler avec moi :
- Solide connaissance de Python, Pandas,
- et expérience avec scikit-learn dans des projets réels
- (y compris la vision par ordinateur et les systèmes d’analyse du trafic)
- J’explique mon processus de manière claire, pour que vous compreniez votre modèle,
- pas seulement recevoir une boîte noire. Livraison rapide et fiable avec un code propre et documenté
Envoyez-moi votre dataset et votre objectif (prédiction, classification, clustering, etc.) et je construirai un modèle adapté à vos besoins.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
Excel
•
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.
