Je vais créer des scripts en Python pour la science des données, des modèles de machine learning et des analyses exploratoires

Les données non structurées et l’analyse superficielle entraînent des opportunités d’affaires manquées et des retards opérationnels. Je crée des workflows Python de niveau production, des pipelines de données exploratoires et des modèles d'apprentissage automatique qui automatisent le traitement complexe des données, découvrent des motifs statistiques et prédisent des indicateurs clés pour votre entreprise.

Livrables techniques

* Préparation avancée des données : pipelines personnalisés avec Pandas et NumPy pour l’analyse de jeux de données, l’imputation des valeurs manquantes, la détection des valeurs aberrantes, la mise à l’échelle et la création de caractéristiques.

* Analyse exploratoire des données (EDA) : profilage statistique, mesures de corrélation et visualisations avec Seaborn et Matplotlib.

* Apprentissage automatique prédictif : modèles supervisés et non supervisés construits avec Scikit-Learn :

 - Classification et risque : régression logistique, forêts aléatoires, arbres de décision (par exemple, churn des employés, risque d’annulation).

 - Régression et évaluation : modèles linéaires transformés par log, scoring de l’importance des caractéristiques (par exemple, moteurs de tarification).

 - Clustering non supervisé : K-Means et PCA pour la segmentation comportementale des clients.

 - Maintenance prédictive : détection en temps réel des anomalies des capteurs.

* Normes de codage : code Python propre et modulaire livré sous forme de Jupyter Notebooks (.ipynb) ou script .py