Je réaliserai une analyse de données en python, nettoyerai les données et créerai des visualisations

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SCIENTIFIQUE DES DONNÉES

Bonjour ! Je suis passionné de Data Science et de Machine Learning, spécialisé en Python, SQL et analyse de données. J’utilise des outils tels que Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn et SQL pour analy...
À propos de ce service

Vous avez besoin d’aide pour transformer des données brutes en insights significatifs avec Python et le Machine Learning ?

Je propose des services de data science et de machine learning en utilisant Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SQL et Google Colab.

MES SERVICES

Nettoyage et prétraitement des données

Analyse exploratoire des données (EDA)

Visualisation des données et analyse des tendances

Développement de modèles de machine learning

Modélisation de régression et prédictive

Prévision des ventes et de la demande

Évaluation et optimisation des modèles

Code source et documentation du projet

MON EXPÉRIENCE DE PROJET

  1. Prévision des ventes en boulangerie et analyse des profits
  2. J’ai analysé des données historiques de ventes en boulangerie, exploré les modèles de demande des produits, et développé un modèle de régression Random Forest pour prévoir la demande au niveau des produits pour les 7 prochains jours. Le projet montre comment l’analyse de données peut soutenir la gestion des stocks, réduire le gaspillage potentiel et améliorer les décisions commerciales.
  3. Analyse et prévision des données de vent
  4. J’ai travaillé avec des données historiques de vent, effectué le prétraitement et la création de caractéristiques, et appliqué des techniques de machine learning pour prédire des valeurs liées au vent. J’ai évalué la performance du modèle avec des métriques telles que MAE, RMSE et R².

COMMENT JE TRAVAILLE

  1. Comprendre vos objectifs et votre jeu de données.
  2. Nettoyer et préparer le

Expertise:

Apprentissage des fonctionnalités

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Classification

Langage de programmation:

Python

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R

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Colab

Frameworks:

Scikit-learn

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keras

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APIs:

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Outils:

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