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Je vais développer un tableau de bord analytique AI en Python
Amar Lal
À propos de ce service
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Testez mon application de portfolio en direct dès maintenant : https://worker-churn-dashboard-lex3ed2cfxzdc2787xzx96.streamlit.app/
Bienvenue dans votre solution tout-en-un pour les applications web interactives en ML ! Vous souhaitez transformer vos données brutes en informations exploitables ? Je vais créer des tableaux de bord interactifs et des applications prédictives personnalisés en utilisant Streamlit, Pandas, NumPy, Scikit-learn et XGBoost. Ce que je propose : * Prétraitement des données : nettoyage et analyse complètes avec Pandas/NumPy. * Machine Learning : modèles prédictifs précis avec Scikit-learn et XGBoost. * Applications web Streamlit : interface multi-pages attrayante et responsive, avec graphiques. * Déploiement du modèle : mise en ligne de votre application sur Streamlit Cloud ou AWS. Pourquoi me choisir ? * Solide expertise en Python, Data Science et ML. * Code propre, bien documenté et prêt pour la production. * Réponse rapide et support professionnel dédié. Merci de m’envoyer un message avec vos besoins et votre dataset avant de passer commande. Travaillons ensemble !
Découvrez Amar Lal
Amar Lal
Python AI and Data Dashboard Developer
- DeBangladesh
- Membre depuisaoût 2026
Langues
Bengali, Anglais
Professional Python AI & Data Dashboard Developer specializing in transforming complex corporate datasets into interactive Streamlit web applications. Highly skilled in data cleansing, pipeline automation, and designing multi-dimensional graphical charts using Plotly and Pandas frameworks. Experienced in orchestrating end-to-end DevOps pipelines, configuring environment bounds via requirements.txt, and deploying production-ready machine learning solutions on cloud architecture to track enterprise metrics and provide scalable data analytics.
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FAQ
Traduction automatique
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
J’aurai besoin de votre dataset brut (CSV, Excel ou fichier SQL) ainsi que d’une brève description de vos objectifs commerciaux ou des insights et prédictions spécifiques que vous souhaitez voir sur le tableau de bord Streamlit.
Quelles bibliothèques Python utilisez-vous pour le développement ?
J’utilise principalement Pandas et NumPy pour le nettoyage des données, Scikit-learn et XGBoost pour l’entraînement des modèles, et Streamlit pour créer l’interface web interactive.
Déploierez-vous le tableau de bord Streamlit en ligne ?
Oui ! Je peux vous aider à déployer votre application gratuitement sur le Streamlit Community Cloud, ou vous assister avec des services d’hébergement cloud comme AWS ou Hugging Face selon votre package.
Le code source est-il inclus dans tous les packages ?
Oui, je fournis le code source Python complet, propre et bien documenté avec chaque package, sans coût supplémentaire.
