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Je vais effectuer le nettoyage, le prétraitement et la création de caractéristiques en Python pour le machine learning
Analyste de données Python, nettoyage et visualisation de données
Bonjour, je suis Ahsan Ali, étudiant en Intelligence Artificielle et analyste de données Python passionné par le Machine Learning et l’analyse de données.
Je me spécialise en Python, nettoyage de don...
À propos de ce service
Nettoyage de données Python & préparation de données ML
Vous avez un ensemble de données désordonné ou non structuré qui doit être préparé pour le Machine Learning ?
Je vais nettoyer, prétraiter et transformer votre ensemble de données en un format structuré et prêt pour le ML en utilisant Python, Pandas, NumPy et Scikit-learn.
Ce que je peux faire :
- Suppression des doublons
- Gestion des valeurs manquantes
- Correction des données incohérentes
- Formatage et correction des données
- Gestion des valeurs aberrantes
- Encodage des variables catégoriques
- Normalisation des caractéristiques
- Ingénierie des caractéristiques
- Analyse exploratoire de données (EDA) de base
- Préparation d’un dataset prêt pour le ML
- Fourniture du code source Python/Jupyter Notebook
Ce que vous recevrez :
Un dataset propre et structuré
Données prétraitées correctement
Un dataset prêt pour le ML selon vos besoins
Code source Python/Jupyter Notebook
Flux de travail clair et organisé
Je me concentre sur la préparation des données pour le Machine Learning. Je ne propose pas de développement complet de modèles ML, de déploiement ou d’intégration API dans ce service.
Veuillez me contacter avant de passer commande afin que nous puissions discuter de votre dataset et de vos besoins.
FAQ
Traduction automatique
1. Quels types d’ensembles de données pouvez-vous nettoyer ?
Je peux travailler avec des ensembles de données tabulaires courants tels que les fichiers CSV et Excel. Je peux gérer les valeurs manquantes, les doublons, les problèmes de formatage, les données incohérentes, les variables catégoriques et d’autres problèmes courants de qualité des données.
2. Fournirez-vous le code source Python ?
Oui. Le code source Python/Jupyter Notebook est inclus avec les packages, vous pouvez donc revoir et réutiliser le flux de travail de nettoyage et de prétraitement des données.
3. Pouvez-vous préparer mon dataset pour le Machine Learning ?
Oui. Je peux prétraiter vos données en gérant les valeurs manquantes, les doublons, les valeurs aberrantes, l’encodage catégorique, la normalisation et l’ingénierie des caractéristiques pour les rendre adaptées à votre flux de travail ML.
4. Construisez-vous et entraînez-vous aussi des modèles de Machine Learning ?
Non. Ce service se concentre spécifiquement sur le nettoyage, le prétraitement et l’ingénierie des caractéristiques. Je fournis un dataset prêt pour le ML afin que vous puissiez l’utiliser avec votre modèle ou algorithme de Machine Learning préféré.
