Je vais effectuer une analyse de données pour la science alimentaire et les données agricoles
Donner vie à vos idées de manière belle et professionnelle
À propos de ce service
Êtes-vous une startup en technologie alimentaire, un chercheur en agriculture ou un développeur de produits qui a du mal à analyser les résultats de laboratoire, les retours sensoriels ou les données d'essais sur le terrain ?
Je fais le lien entre la science des données et la science alimentaire/agricole. En tant que data scientist certifié IBM avec une formation en science alimentaire, je comprends vos données, qu'il s'agisse de Brix, pH, durée de conservation ou de tests ANOVA pour les panels sensoriels et les rendements des cultures.
Je transforme des feuilles de laboratoire désordonnées, des données d'essais et des résultats d'enquêtes en insights statistiques clairs et en rapports visuels.
Ce que je propose :
- Données de laboratoire alimentaire & qualité (pH, durée de conservation, analyse de texture)
- Évaluation sensorielle (tests sur échelle hédonique, résultats de panel)
- Données de terrain agricole (performance du rendement, comparaisons d'essais)
- Statistiques avancées & ML (ANOVA, tests t, PCA, régression)
- Visualisations personnalisées (diagrammes en boîte, graphiques à barres, cartes de chaleur)
Livrables :
- Jeu de données nettoyé (CSV/Excel)
- Notebook Jupyter Python commenté (.ipynb)
- Graphiques visuels & rapport de synthèse statistique
Pourquoi me choisir ?
Expertise dans les métriques alimentaires & agricoles, code Python propre et communication rapide.
Veuillez m’envoyer un message avec les détails de votre projet AVANT de commander !
FAQ
Traduction automatique
Dans quel format doivent être mes données ?
J’accepte les fichiers Excel (.xlsx, .xls), CSV, TSV, Google Sheets ou fichiers SPSS bruts.
Fournissez-vous le code utilisé pour l’analyse ?
Oui ! Chaque commande inclut le notebook Jupyter (.ipynb) complet et documenté ou le code Python pour que vous puissiez reproduire les résultats à tout moment.
Pouvez-vous aider avec de petits échantillons ou des données de laboratoire manquantes ?
Absolument. J’utilise des techniques statistiques robustes en Python pour gérer les valeurs manquantes et tester la normalité, même avec des tailles d’échantillons expérimentaux plus petites.
