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Je vais construire des modèles ML, analyser les prédictions et prévoir les séries temporelles
Data scientist, vos données sont ma passion
Je suis Mary Cooper, une data scientist passionnée par la transformation de données brutes en solutions d'IA efficaces. Avec une expertise en Deep Learning et ML, j'ai relevé des défis concrets tels q...
À propos de ce service
Vos données contiennent des motifs capables de prédire l'avenir, de détecter des risques et de guider des décisions plus intelligentes. Je crée les modèles qui les révèlent. Je ne me contente pas de construire des modèles, je conçois des modèles qui fonctionnent dans le monde réel, avec des données brutes, et qui donnent des résultats exploitables.
CE QUE JE CRÉE POUR VOUS :
Modèles ML supervisés : classification, régression et ranking
Analyse prédictive : churn client,
prédiction de prix, scoring de risque
Prévision de séries temporelles : ventes,
prix des actions, planification de la demande, métriques sportives
MON STACK TECHNIQUE :
- Langages : Python
- Librairies ML : Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost
- Deep Learning : PyTorch, TensorFlow/Keras
- Données & Visualisation : Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Séries temporelles : ARIMA, Prophet, réseaux LSTM
- Prêt pour déploiement : export de modèles Pickle/joblib, sorties compatibles REST API
CE QUE VOUS RECEVREZ :
- Modèle ML entièrement entraîné et évalué
- Code Python propre et commenté (.ipynb ou .py)
- Rapport de performance du modèle (précision, F1, RMSE, AUC selon le cas)
- Visualisations : matrice de confusion, importance des features, graphiques de prévision
- Explication claire des résultats en français simple
- Fichier du modèle prêt pour déploiement
Langage de programmation:
Python
•
R
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Google Cloud Vision API
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
Stata
•
Colab
FAQ
Traduction automatique
Quel format de données dois-je fournir ?
Export CSV, Excel, JSON ou SQL — tous formats tabulaires standards. Pour les projets de séries temporelles, j’ai besoin d’un dataset avec une colonne date/heure et la variable cible. Partagez simplement ce que vous avez, je l’évaluerai avant de commencer.
Mon dataset est petit / désordonné / déséquilibré. Pouvez-vous quand même construire un modèle ?
Oui. Les données du monde réel sont presque jamais parfaites. Je gère les valeurs manquantes, les outliers, le déséquilibre des classes (SMOTE, pondération des classes) et le bruit dans les features dans chaque projet. Un petit dataset propre peut souvent surpasser un grand dataset désordonné avec la bonne approche.
Quel type de prévision de séries temporelles faites-vous ?
Je construis des modèles de prévision pour les ventes, la demande, les prix financiers, les métriques de performance sportive, et toute donnée séquentielle avec dépendance temporelle. J’utilise des méthodes classiques (ARIMA, Prophet) pour l’interprétabilité et des réseaux LSTM pour des motifs complexes et à longue portée.
Pourrai-je comprendre et réutiliser le code ?
Absolument. Chaque notebook est structuré, commenté et écrit pour être lisible par quelqu’un qui n’est pas l’auteur original. J’inclus des explications en markdown tout au long et une section résumé à la fin.
Je ne sais pas quel type de modèle ML je dois utiliser. Pouvez-vous conseiller ?
C’est tout à fait normal — et cela fait partie de mon travail. Donnez-moi vos données, votre objectif, et la décision que vous souhaitez prendre, et je vous recommanderai la meilleure approche. Sans jargon, juste des conseils clairs.
