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Je réaliserai de la data science, du machine learning et de l'analytique prédictive avec python
Développeur d'agents IA Claude Code LangChain n8n Expert en science des données
Master en Data Science (SZABIST 2024) + Data Scientist certifié IBM.
Je crée des agents d'IA en production et des systèmes de machine learning qui produisent des résultats concrets pour l'entreprise ...
À propos de ce service
Votre feuille de calcul contient une décision cachée. Mon travail est de la trouver et de prouver qu’elle est fiable.
Modèle de churn avec ROC AUC de 92,85 % (DT International), Prophet R²=0,80 sur plus de 160 000 annonces, SVM 86 % sur plus de 4 millions d’avis Amazon.
Je réalise de la data science et du ML pour le churn, la prévision, la classification et la segmentation, en partant de données brutes désordonnées jusqu’à un modèle sur lequel vous pouvez compter et agir.
Je ne rends pas un carnet de notes rempli de graphiques en disant que c’est terminé. Chaque projet se termine par une explication claire en français simple de ce que le modèle a trouvé, de sa confiance, et de ce que cela signifie pour votre décision.
Ce que vous obtenez :
- Analyse exploratoire des données + un rapport sur la qualité des données (les données désordonnées sont normales, je m’y prépare)
- Ingénierie des caractéristiques et sélection du modèle (Random Forest, XGBoost, Prophet, LSTM, et plus)
- Validation et réglages, avec une évaluation honnête de la précision, y compris les points faibles du modèle
- Explications SHAP pour voir quels facteurs influencent chaque prédiction
- Une transmission claire : carnet de notes, rapport écrit ou service déployé, selon votre choix
Passez votre commande en partageant votre dataset et votre objectif dans le formulaire de demande. Vous souhaitez une vérification de faisabilité ? Envoyez-moi un échantillon anonymisé.
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FAQ
Traduction automatique
Quels problèmes de ML traitez-vous ?
Prédiction de churn, prévision de la demande/ séries temporelles, classification, segmentation, régression — des domaines où j'ai obtenu des résultats vérifiables (92,85 % ROC AUC, R²=0,80, SVM 86,01 %).
Mes données sont désordonnées et incomplètes - est-ce un problème ?
C'est le point de départ habituel. Chaque projet commence par une étape exploratoire qui met en évidence les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences, et vous recevez un rapport écrit sur la qualité des données avant la modélisation.
Comment savoir si les prédictions ne sont pas une boîte noire ?
Les explications SHAP (Standard up) montrent précisément quelles caractéristiques ont influencé chaque prédiction, en langage clair — je vous l'explique lors de l'appel de transfert.
Me direz-vous si les données ne sont pas assez solides ?
Oui — directement et dès le début. Je préfère signaler une limitation des données dès la première semaine plutôt que de livrer un modèle qui semble bon lors des tests mais échoue en production.
Déployez-vous ou vous contentez-vous de remettre un notebook ?
Les deux — Basic inclut un notebook et un rapport ; Standard/Premium peut inclure un service déployé (FastAPI, conteneurisé).
Pouvez-vous gérer de grands ensembles de données ?
Oui — un travail récent a traité plus de 4 millions d'avis Amazon sur Apache Spark avec MLlib. La scalabilité est rarement un problème ; la qualité des données l'est généralement.
Et si la précision déçoit après la livraison ?
C'est là que servent les révisions — je réajuste, je revalide, et j'utilise la décomposition SHAP pour montrer ce qui explique tout écart. La portée de la révision couvre la méthodologie et l'ingénierie des caractéristiques sur les données que vous fournissez ; elle ne peut pas dépasser les limites fondamentales de la qualité des données, que je signale *avant* le début de la modélisation.
Mon équipe peut-elle utiliser les résultats sans data scientist ?
Oui — Standard+ inclut une démo Streamlit ou un rapport en langage simple ; pour *interroger* les résultats de façon conversationnelle, voyez mon service de chatbot RAG ; pour une API de modèle en direct, ajoutez l'option FastAPI.
Vitesse de réponse, et qui possède le travail ?
Je réponds en quelques heures (matin UK/EU + après-midi US-East en décalé, en mode asynchrone via Fiverr). Vous possédez le notebook, les modèles et le code à la livraison ; je ne conserve aucune copie ; NDA disponible.
