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J'analyserai des données avec python Pandas et numpy
Développeur full stack, analyste de données, développeur web et systèmes modernes
Bonjour ! Je suis Tawhidullah, développeur Full-Stack professionnel et analyste de données avec plus de 4 ans d'expérience en développement logiciel et science des données.
J'aide les entreprises à t...
À propos de ce service
Je suis Tawhidullah, un analyste de données professionnel avec une expérience dans l’analyse de données commerciales et de santé. Je me spécialise dans l’exploitation des données de ventes d’entreprises et des ensembles de données hospitaliers pour générer des insights pertinents et soutenir des décisions basées sur les données.
Ce que je propose :
- Analyse de données de ventes pour les entreprises
- Analyse de données de santé et hospitalières
- Nettoyage et prétraitement des données
- Manipulation de données avec Pandas et NumPy
- Analyse exploratoire des données (EDA)
- Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn
- Formation et test de modèles de base pour obtenir des insights
Pourquoi me choisir :
- Expérience avec des données réelles en entreprise et en santé
- Compétences solides en Python, Pandas et NumPy
- Analyse précise et rapport clair
- Professionnel, fiable et attentif aux détails
- Livraison rapide et communication réactive
Message aux clients :
Je m’engage à vous aider à comprendre vos données et à améliorer votre prise de décision grâce à une analyse fiable. N’hésitez pas à me contacter avant de passer commande pour que nous discutions de votre projet en détail et obtenions les meilleurs résultats.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Q : Quels outils utilisez-vous pour l’analyse de données ?
R : J’utilise Python avec Pandas, NumPy, Matplotlib et Seaborn pour l’analyse et la visualisation.
Q : Fournissez-vous des visualisations de données ?
R : Oui, je crée des graphiques et des diagrammes clairs et professionnels pour expliquer les insights.
Q : Pouvez-vous entraîner des modèles simples d'apprentissage automatique ?
R : Oui, je peux construire et tester des modèles de base en fonction du dataset et des besoins.
Q : Quels outils et bibliothèques utilisez-vous ?
R : Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn et Scikit-learn pour l’analyse, la visualisation et la modélisation.
Q : Utilisez-vous des modèles d'apprentissage automatique ?
R : Oui, je peux appliquer des modèles supervisés de base pour la prédiction, la classification et l’évaluation selon le dataset.
Q : Quelles méthodes statistiques utilisez-vous en analyse de données ?
R : J’utilise les statistiques descriptives (moyenne, médiane, mode, variance, écart-type), les statistiques inférentielles, l’analyse de corrélation et les distributions de probabilité pour extraire des insights.
Q : Quels types de données pouvez-vous analyser ?
R : structuré, semi-structuré, non structuré
