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Je ferai de la data science en python, nettoyage de données et apprentissage automatique
Développeur technique et stratège créatif
Développeur technique & stratège créatif : Bonjour, je suis Himesh Mehta. Je fais le pont entre ingénierie complexe et exécution créative. Avec expertise en Python, IA/ML et MongoDB, je conçois des so...
À propos de ce service
Bienvenue dans mon service professionnel de Data Science et d'ingénierie Python !
Vous avez besoin d’un développeur pour nettoyer des ensembles de données désordonnés, construire des modèles ML robustes ou concevoir une logique de recommandation sur mesure ? Je fournis un code propre, prêt pour la production, pour révéler des insights.
CE QUE JE PROPOSE :
1. NETTOYAGE ET PRÉTRAITEMENT DE DONNÉES (Pandas, NumPy)
- Formatage structurel et conversion de types
- Gestion des valeurs manquantes, des doublons et des valeurs aberrantes
- Pipeline de création de features
2. ANALYSE EXPLORATOIRE DE DONNÉES (Matplotlib, Seaborn)
- Graphiques de données de haute qualité et aperçus statistiques
- Identification de corrélations et de tendances
3. APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE & ALGORITHMES (Scikit-Learn)
- Création, entraînement, évaluation et ajustement de modèles
- Logique personnalisée (incluant systèmes de recommandation)
4. DÉPLOIEMENT & DOCUMENTATION
- Notebooks Jupyter (.ipynb) ou scripts Python (.py) propres
- Intégration API et configuration de déploiement cloud
Veuillez me contacter avant de passer commande pour discuter de la taille de votre dataset et de vos objectifs techniques. Construisons quelque chose d’efficace ensemble !
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
Autres
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
SimpleCV
•
Panda
•
Autres
APIs:
Google Cloud Vision API
•
IBM Watson Visual Recognition
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
SimpleCV
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Q1 : Quels formats de fichiers acceptez-vous pour les datasets ?
R : J’accepte presque tous les formats de données standards, y compris CSV, Excel (.xlsx, .xls), JSON, dumps de bases SQL et fichiers texte simples. Si vos données sont dans un format non conventionnel, contactez-moi d’abord !
Q2 : Quels livrables vais-je recevoir à la fin du projet ?
R : Selon votre package, vous recevrez le code source complet sous forme d’un script Python propre (.py) ou d’un Notebook Jupyter structuré (.ipynb) avec notes markdown. Les niveaux supérieurs incluent aussi une documentation complète du modèle, des logs de performance et des fichiers de déploiement.
Q3 : Pouvez-vous travailler avec des données d'entreprise volumineuses ou désordonnées ?
R : Oui, tout à fait. Je me spécialise dans le prétraitement intensif et le formatage structurel. Je vais nettoyer les anomalies, corriger les incohérences internes et créer des features pour que le dataset soit prêt pour l’analyse ou l’entraînement du modèle.
Q4 : Gérez-vous des tâches de machine learning personnalisées comme les systèmes de recommandation ?
R : Oui ! Je peux construire des modèles ML sur mesure adaptés à votre application, incluant classification, régression, clustering et logique de recommandation basée sur vos données opérationnelles.
