Je réaliserai une analyse de données avec des modèles de machine learning en utilisant python

Je suis un mathématicien et expert en apprentissage automatique spécialisé dans l’étude des données climatiques (données historiques, observées et projections GCM/CMIP6). Mon travail consiste à développer des pipelines d’apprentissage automatique fiables pour la prédiction, la réduction de résolution et la prévision.

Ce que je propose

• Nettoyage, prétraitement et analyse exploratoire des données
• Ingénierie des caractéristiques et analyse de l’importance des variables
• Construction et comparaison de plusieurs modèles ML (XGBoost, SVM, ANN, Random Forest, etc.)
• Correction de biais (linéaire, cartographie par quantiles, méthodes delta, basées sur ML)
• Réduction de résolution des projections climatiques pour les échelles locale/régionale
• Modélisation en ensemble (moyenne arithmétique, IWM, etc.)
• Prévision des impacts climatiques futurs (par exemple, température, précipitations, prévision des rendements)
• Visualisations avancées (diagrammes de Taylor, box plots, tendances en séries temporelles, cartes spatiales)

Pourquoi me choisir ?

• Solide formation académique en Mathématiques et Data Science
• Expérience avec CMIP6, ECMWF, ERA5 et jeux de données climatiques observationnels
• Compétent en Python (Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
• Approche orientée recherche idéale pour des projets, publications ou analyses d’affaires

Si vous avez des exigences spécifiques, n’hésitez pas à me contacter avant de passer commande.