Je réaliserai un projet de data science et d'apprentissage automatique
À propos de ce service
Vous avez du mal à comprendre vos données ? Transformons vos chiffres bruts en une histoire claire.
Je suis un Data Scientist spécialisé en Machine Learning et Analyse Prédictive utilisant Python. Que vous ayez besoin de prévoir le comportement des clients, de segmenter votre audience ou d’identifier les principaux leviers de votre activité, je fournis une analyse propre et de haute qualité, présentée dans des Jupyter Notebooks organisés.
Ce que je propose :
- Analyse Prédictive : Prévoir les tendances futures à partir de données historiques.
- Classification : Créer des modèles pour catégoriser les données (binaire ou multi-classe).
- Prédiction de churn : Identifier quels clients risquent de partir et pourquoi.
- Clustering & segmentation : Détecter des motifs cachés et des regroupements dans vos données.
- Arbres de décision : Visualiser la logique de prise de décision pour une transparence totale.
Pourquoi me choisir ?
- Clarté du code : Mes notebooks sont bien documentés et faciles à suivre.
- Orienté business : Je ne vous donne pas seulement du code, mais des réponses.
- Sécurité & professionnalisme : Je privilégie la confidentialité des données et une communication claire.
N’hésitez pas à me contacter avant de passer commande pour discuter de votre dataset et de vos objectifs !
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Excel
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quels formats de fichiers dois-je fournir ?
Je travaille généralement avec des fichiers CSV, Excel (XLSX) ou JSON. Si vos données sont dans une base SQL, nous pouvons discuter d’une connexion personnalisée ou d’une exportation de données.
Vais-je obtenir le code source ?
Oui ! Vous recevrez un fichier .ipynb (Jupyter Notebook) entièrement fonctionnel contenant tout le code Python, les visualisations et les explications écrites des résultats.
Gérez-vous le nettoyage des données ?
Chaque projet inclut un nettoyage de base des données. Cependant, si votre dataset est très « désordonné » (beaucoup de valeurs manquantes ou un formatage incohérent), nous pouvons ajouter une phase de préparation de données personnalisée à la commande.
Pouvez-vous m'expliquer les résultats ?
Absolument. J’utilise des cellules Markdown dans le Jupyter Notebook pour expliquer la logique du code et la signification des résultats, afin que les parties prenantes non techniques puissent comprendre la valeur.
Quelles bibliothèques utilisez-vous ?
Ma stack standard inclut Pandas et NumPy pour la gestion des données, Matplotlib et Seaborn pour la visualisation, et Scikit-Learn pour le Machine Learning.

