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Je vais concevoir et évaluer des projets ML en Python pour la modélisation prédictive
Scientifique des données
Bonjour ! Je suis un professionnel passionné en Machine Learning et Data Science, titulaire d'une licence en informatique et certifié IBM en Data Science. Je possède de solides compétences en Python, ...
À propos de ce service
Transformez des données brutes en insights exploitables en utilisant des techniques avancées de Data Science et de Machine Learning basées sur Python.
Que vous soyez une startup, un établissement académique ou une entreprise, je propose :
- Nettoyage et prétraitement des données suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, et formatage des données pour le ML
- Analyse exploratoire des données (EDA) résumés visuels, analyse de corrélation, et insights sur les caractéristiques
- Ingénierie et sélection de caractéristiques création de caractéristiques prédictives et réduction de la dimensionnalité
- Modèles de machine learning régression, classification, clustering, et prévision de séries temporelles
- Évaluation et optimisation des modèles séparation train/test, validation croisée, réglage des hyperparamètres, courbe ROC, précision, et matrice de confusion
- Analyse prédictive insights prospectifs et prévisions pour l'entreprise
- Scripts Python personnalisés ou notebooks Jupyter, avec option pour code prêt pour la production et rapports
Outils : Python (Pandas, NumPy), scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, Jupyter Notebook
Les livrables incluent :
Jeu de données nettoyé et ensemble de caractéristiques traitées
Notebook Jupyter entièrement documenté ou script .py
Résultats visualisés et métriques d’évaluation
Rapport résumé optionnel (.pdf ou .docx) avec recommandations
Langage de programmation:
Python
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
APIs:
IBM Watson Visual Recognition
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
Excel
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin pour démarrer mon projet ?
J'ai besoin de votre jeu de données (CSV, Excel ou SQL), d'une déclaration claire du problème ou de l'objectif (par exemple, prédiction, classification, analyse), et de toute exigence spécifique (par exemple, algorithmes ou métriques préférés).
Quels algorithmes d’apprentissage automatique utilisez-vous ?
J'utilise une variété d'algorithmes de ML, notamment la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, la forêt aléatoire, SVM, KNN, XGBoost, et K-Means, l'apprentissage en ensemble selon les besoins de votre projet.
Pouvez-vous aider avec des projets de data science académiques ou basés sur la recherche ?
Oui ! Je propose un support pour des projets académiques et de recherche impliquant l'analyse de données, des modèles ML et de la visualisation — entièrement expliqués et documentés.
Fournissez-vous du code et de la documentation ?
Oui, je fournis du code Python propre (en Jupyter Notebook ou format .py) et une documentation ou rapports optionnels expliquant les étapes, l’analyse et les résultats. Cependant, cela dépend du package que vous choisissez.
