Je vais construire des modèles de régression et de classification avec Python
Scientifique des données
À propos de ce service
Je propose des solutions professionnelles de data science et d'apprentissage automatique avec Python. Que vous ayez besoin de nettoyage de données, d'analyse exploratoire, de modèles prédictifs ou de pipelines ML complets, je peux vous aider.
Ce que j'offre :
Prétraitement des données (valeurs manquantes, valeurs aberrantes, ingénierie des caractéristiques)
Analyse exploratoire des données (EDA) avec des visualisations
Modèles d'apprentissage automatique : régression, classification, clustering
Évaluation des modèles (précision, rappel, F1, R², MSE)
Sélection de caractéristiques et réglage des hyperparamètres
Documentation claire du modèle et code source (Jupyter/Colab)
Mon processus :
- Comprendre votre objectif et vos données
- Nettoyer et préparer votre jeu de données
- Construire et tester plusieurs modèles
- Fournir le meilleur modèle avec prédictions et rapport
Pourquoi me choisir :
Communication honnête, je vous dirai si votre projet correspond à mes compétences
Réponses rapides en quelques heures
Code Python propre et commenté (Pandas, Scikit-learn, Matplotlib)
Révisions jusqu'à votre satisfaction
Avant de commander : veuillez m’envoyer un message avec la taille de votre dataset et votre objectif. Je confirmerai si je suis la bonne personne pour votre projet.
Transformons vos données en décisions.
data science, machine learning, python, nettoyage de données, analyse exploratoire, régression, Pandas, jupyter
Langage de programmation:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Autres
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
Colab
•
RStudio
FAQ
Traduction automatique
Travaillez-vous avec de grands ensembles de données ?
Je travaille mieux avec des datasets de moins de 50 Mo ou 50 000 lignes. Si vos données sont plus volumineuses, envoyez-moi un message avant de commander pour en discuter.
Quels modèles d’apprentissage automatique utilisez-vous ?
J’utilise Scikit-learn pour la régression (Régression Linéaire, Forêt Aléatoire), la classification (Régression Logistique, SVM, Forêt Aléatoire) et le clustering (K-Means). Je peux tester plusieurs modèles et choisir le meilleur pour vos données.
Vais-je obtenir le code source ?
Oui, tous les packages incluent le notebook Python complet (.ipynb) avec un code propre et commenté pour que vous puissiez voir et réutiliser tout ce que j’ai fait.
Que faire si je ne suis pas satisfait des résultats ?
Je propose des révisions gratuites selon votre package (1 pour Basic, 2 pour Standard & Premium). Si quelque chose ne va pas, indiquez-moi ce qu’il faut corriger et je le ferai.

