Je vais développer des projets de science des données et d'apprentissage automatique en Python
Je vais créer une vidéo YouTube virale sans visage
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un projet professionnel de science des données ou d’apprentissage automatique réalisé avec Python ?
Je crée des projets personnalisés, bien structurés, couvrant le prétraitement des données, l’analyse exploratoire, la visualisation, l’apprentissage automatique, l’évaluation des modèles et la documentation.
Voici ce que je peux faire :
Nettoyage et prétraitement des données
Analyse exploratoire des données (EDA)
Visualisation des données
Classification et régression
Clustering
Ingénierie des caractéristiques
Entraînement et comparaison de modèles
Évaluation des performances
Apprentissage automatique et apprentissage profond
Notebooks Python et documentation
Ce que vous recevrez :
Code Python propre et organisé
Notebook Jupyter bien documenté
Visualisations professionnelles
Comparaison et évaluation des modèles
Explications claires de la méthodologie
Résultats et conclusions
Je travaille avec Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib et d’autres outils pertinents.
Veuillez m’envoyer un message avec vos besoins et votre dataset avant de commander, afin que je puisse recommander la meilleure approche.
Les projets académiques sont soutenus pour l’apprentissage et le développement ; je ne réalise pas d’examens ni ne facilite la fraude académique.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Google Cloud Vision API
Outils:
Jupyter Notebook
FAQ
Traduction automatique
Quels types de projets de science des données développez-vous ?
Je peux aider avec l’analyse de données, l’analyse exploratoire, la modélisation prédictive, la classification, la régression, le clustering, l’ingénierie des caractéristiques, l’apprentissage automatique et certains projets d’apprentissage profond.
Pouvez-vous travailler avec mon jeu de données ?
Oui. Veuillez envoyer le dataset et les exigences du projet avant de commander pour que je puisse vérifier la structure, la taille, la qualité des données et la portée du projet.
Fournissez-vous le code source ?
Oui. Le package convenu peut inclure un Notebook Python/Jupyter propre et organisé avec des explications.

