Je vais concevoir et déployer des modèles ML personnalisés avec python et démonstration live streamlit

Je crée des modèles ML personnalisés, des pipelines d’analyse de données et des tableaux de bord Streamlit en direct en Python, prêts pour la production, avec un code propre et un dépôt GitHub.

Ce que je fournis :

Modèles de classification et de régression (XGBoost, scikit-learn, RandomForest)

Systèmes de prédiction de churn client et d’évaluation des risques

Prévisions de séries temporelles (Prophet, LSTM)

Pipeline d’analyse de données (Pandas, NumPy, visualisation)

Tableau de bord Streamlit en direct pour vos parties prenantes

Stack : Python · scikit-learn · XGBoost · Pandas · Streamlit · FastAPI · Matplotlib

Chaque projet comprend :

Modèle entraîné avec des métriques de précision/rappel/accuracy

Démonstration live Streamlit ou endpoint FastAPI

Dépôt GitHub avec README et notebooks

Soutien pendant 30 jours après livraison

Vous avez besoin d’un prédicteur de churn, d’un prévisionniste de demande ou d’un tableau de bord de données ? Je fournis des solutions ML fonctionnelles, pas seulement des notebooks.

Contactez-moi pour discuter de votre dataset et de vos objectifs !