Je ferai de l'extraction de données, du nettoyage de données et de l'analyse univariée avec python
Développeur Frontend rapide, spécialiste en automatisation AI
À propos de ce service
Vous cherchez une analyse de données propre et efficace ? Je propose des services professionnels de nettoyage de données Python, EDA et requêtes SQL en utilisant des outils comme Pandas et Google Colab.
Ce que je propose :
- Nettoyage de données : valeurs manquantes, doublons, valeurs aberrantes et mise en forme.
- Analyse exploratoire de données (EDA) : statistiques univariées, analyse de distribution et visualisations.
- SQL & structuration de données : requêtes efficaces et organisation de bases de données relationnelles.
- Livraison du code : code bien commenté dans Jupyter Notebooks (.ipynb) ou fichiers Python (.py).
Pile technologique :
- Langages : Python, SQL
- Bibliothèques & outils : Pandas, NumPy, Google Colab / Jupyter
Pourquoi travailler avec moi ?
- Code clair, organisé et sans bugs.
- Délais rapides avec une exécution ciblée.
Note : Merci de m’envoyer un message avant de commander pour discuter de votre jeu de données spécifique ou de vos besoins personnalisés !
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Question : Dans quel format recevrai-je la livraison finale ?
Vous recevrez un notebook Jupyter entièrement documenté (.ipynb) ou un script Python (.py), ainsi que tous les jeux de données nettoyés au format CSV/Excel.
Question : Quels fichiers ou données dois-je fournir ?
Vous pouvez envoyer votre jeu de données en format CSV, Excel, JSON ou SQL. Si vous avez des questions spécifiques ou des métriques à analyser, faites-le moi savoir !
Proposez-vous une analyse personnalisée pour des jeux de données volumineux ou complexes ?
Oui ! Si votre projet nécessite des pipelines personnalisés ou des requêtes sur de plus grandes bases de données, envoyez-moi un message avant de commander pour que nous puissions discuter des détails.
Pouvez-vous exécuter l’analyse dans Google Colab ?
Absolument. Je travaille principalement avec Google Colab et Jupyter Notebooks, en assurant un code propre, reproductible et facile à exécuter.
