Je vais faire le nettoyage et le prétraitement des données

Des feuilles de calcul désordonnées vous empêchent-elles de former vos modèles ML ?

Des journaux de livraison non structurés, des enregistrements d’entrepôt incohérents et des valeurs d’inventaire manquantes peuvent compromettre la précision de votre Machine Learning. J’aide les entreprises logistiques et les équipes de données à transformer des données opérationnelles brutes et chaotiques en ensembles de données propres et prêts pour le ML.

Ce que je peux faire pour vos données logistiques :

• Nettoyage de données : Corriger les valeurs manquantes, les doublons, les formats incorrects et les anomalies dans les enregistrements de livraison ou d’inventaire.
• Ingénierie de fonctionnalités : Créer des variables significatives (par exemple, délais de livraison, retards de transit, taux de rotation des stocks).
• Encodage catégoriel : Convertir les données textuelles (zones d’expédition, noms de transporteurs, codes de statut) en formats numériques compatibles avec le ML.
• Structuration et fusion de données : Combiner plusieurs feuilles de calcul ou sources en un seul ensemble de données unifié.

Ce que vous recevrez :

1. Un ensemble de données propre et structuré prêt pour vos pipelines ML/AI (CSV, Excel, Parquet).
2. Un rapport résumé de l’état des données et des modifications apportées.
3. (Optionnel) Script Python propre (Pandas/Scikit-Learn) pour le prétraitement automatisé.

Outils que j’utilise : Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn.

Contactez-moi avant de passer commande pour que nous puissions discuter de la taille de votre dataset et de vos objectifs spécifiques !