Je ferai de la programmation R, analyse de données en Python, apprentissage automatique et projets RStudio
Analyste de données
À propos de ce service
Vous cherchez un programmeur R professionnel et un data scientist en Python ?
J'ai plus de 2 ans d'expérience à aider étudiants et entreprises avec l'analyse de données,
l'apprentissage automatique et des projets statistiques.
CE QUE J'OFFRE :
- Nettoyage et prétraitement des données (gestion des valeurs manquantes, détection des valeurs aberrantes)
- Analyse exploratoire de données (EDA) avec ggplot2, Matplotlib, Seaborn
- Analyse statistique et tests d'hypothèses (t-test, ANOVA, chi carré)
- Modèles d'apprentissage automatique (Random Forest, XGBoost, KNN, SVM, régression)
- Modélisation prédictive et prévisions (séries temporelles, ARIMA)
- Scripts Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow)
- Projets R programming & RStudio
- Tâches de données avec Jupyter Notebook & Excel
- Analyse avec SPSS, SAS, WEKA
️ OUTILS QUE J'UTILISE :
Python | R | RStudio | Jupyter Notebook | SPSS | SAS | Excel | Tableau | Power BI et plus
⭐ POURQUOI ME CHOISIR ?
Livraison rapide, la plupart des projets en 24 heures
Code propre et commenté
Disponible 24/7, réponse en 1 heure
Révisions gratuites jusqu'à votre satisfaction totale
NOTE : Merci de m'envoyer un message avant de passer commande pour que je puisse confirmer que je suis la bonne personne pour votre projet.
Merci !
Haider
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FAQ
Traduction automatique
Quels types d’analyse de données pouvez-vous réaliser ?
Je propose une large gamme de services en data science utilisant R et Python. Cela inclut l'analyse exploratoire de données (EDA), le nettoyage de données, l'analyse statistique, les tests d'hypothèses (ANOVA, t-tests), l'analyse de régression et la modélisation prédictive. Je construis également des modèles avancés d'apprentissage automatique (Random Forest, XGB
Aidez-vous avec des projets étudiants ou académiques ?
Oui, j'aide régulièrement pour des tâches académiques en data science, y compris l'aide pour devoirs en r programming, devoirs en data science, recherches universitaires et analyses statistiques de thèse. Tout travail est livré avec un code propre et commenté pour que vous compreniez parfaitement la méthodologie et les résultats.
Quelles bibliothèques Python et packages R utilisez-vous ?
Pour les projets d'analyse de données en Python, j'utilise principalement Pandas, NumPy, Scikit-learn et TensorFlow. Pour les projets RStudio, je me spécialise dans tidyverse, ggplot2, caret et shiny pour des tableaux de bord interactifs. Je choisis l'outil optimal en fonction des exigences spécifiques de votre projet.
En combien de temps pouvez-vous livrer mon projet ?
La plupart des scripts d'analyse de données standard et petits projets R peuvent être livrés en 24 heures. Pour des modèles d'apprentissage automatique complexes, des prévisions de séries temporelles ou un nettoyage de données approfondi, cela peut prendre 2 à 3 jours. Si vous avez une échéance serrée, contactez-moi pour des options de livraison express.
Pouvez-vous travailler avec le format spécifique de mon dataset ?
Absolument. Je peux travailler avec presque tous les formats de données, y compris CSV, fichiers Excel, SPSS (.sav), JSON, datasets SAS, fichiers texte, et connexions directes à des bases SQL. Il suffit de télécharger vos données brutes dans notre chat, et je m'occuperai du prétraitement.
Fournissez-vous des explications de code et de la documentation ?
Oui ! Je suis fier de fournir un code propre et commenté. Que ce soit un Jupyter Notebook ou un script R, j'inclus des commentaires clairs expliquant chaque fonction. Si vous avez besoin d’un rapport formel, je peux aussi fournir un résumé RMarkdown ou PDF des insights.
Que se passe-t-il si je ne suis pas satisfait des résultats ?
Votre satisfaction est ma priorité. J'offre des révisions gratuites pour ajuster le code, mettre à jour les visualisations ou modifier les paramètres du modèle jusqu'à ce que vous soyez 100 % satisfait du résultat final. Contactez-moi avant de commander pour que nous puissions bien définir le périmètre du projet.

