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J'analyserai des données de sol, environnementales ou spectrales avec python, r, matlab et mls
Analyste de données expérimenté, R studio, Python, PLSR, Excel, SQL, apprentissage automatique
Je suis Peter Eniola, analyste de données spécialisé dans le nettoyage, le prétraitement et l'apprentissage automatique avancé. Je travaille avec des données sur le sol, l'environnement, spectrales, E...
À propos de ce service
Vous avez besoin d'une analyse experte de données de sol, environnementales ou spectrales pour votre recherche ou projet ?
Je suis Peter, analyste de données et chercheur en MSc spécialisé en machine learning, spectroscopie et modélisation de données environnementales utilisant Python, MATLAB et R.
Je fournis des analyses précises, de niveau recherche, pour les laboratoires de sol, universités, scientifiques environnementaux et étudiants en master.
Les services incluent :
Prétraitement des données de sol/spectrales
Modèles de machine learning (RF, SVM, XGBoost, MLR, Ridge, Lasso, PLSR, ANN, KNN, etc.)
Prédiction des propriétés du sol (SOC, argile, pH, azote, humidité, autres)
Analyse hyperspectrale/NIR et extraction de caractéristiques
Modélisation environnementale (cartographie numérique du sol, GES, interactions climat-sol, rendement, etc.)
Évaluation, comparaison et visualisation des modèles
Rapport scientifique complet + code source en option
Je fournis des workflows clairs, des explications précises, des visuels de qualité et un traitement confidentiel de votre dataset. Que vous prépariez une thèse, une publication ou une étude de recherche professionnelle, je peux vous aider à produire des résultats fiables et bien structurés.
Envoyez-moi votre dataset et les détails de votre projet, je transformerai vos données en insights significatifs.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
•
RStudio
FAQ
Traduction automatique
Quels types de données pouvez-vous analyser ?
Je travaille avec des datasets de sol, des données environnementales, des données spectrales/NIR, des réflectances hyperspectrales, des flux GES, des données de performance des cultures, des données EMI, des dérivés de terrain (pente, aspect, TPI, TWI, courbure) et des produits de télédétection tels que des orthophotos et des images RGB.
Travaillez-vous avec la cartographie numérique des sols (DSM) ?
Oui. J'analyse les covariables DSM et je crée des modèles d'apprentissage automatique pour prédire les propriétés du sol en utilisant des dérivés du terrain, des couches EMI, des données environnementales, des images multispectrales/RGB et d'autres prédicteurs spatiaux.
Et si je ne suis pas sûr du modèle ou de la méthode dont j'ai besoin ?
Envoyez-moi un message. Transmettez votre dataset ou votre question de recherche et je vous proposerai les meilleures étapes de prétraitement, modèles ML et flux de travail en fonction de vos objectifs.
Mes données sont-elles gardées confidentielles ?
Absolument. Votre dataset, vos résultats et les détails de votre projet ne sont jamais partagés. Tout est géré de manière sécurisée et confidentielle.
Mon jeu de données est désordonné ou incomplet. Pouvez-vous le corriger ?
Oui. Le nettoyage des données, le prétraitement, la mise en forme et les vérifications exploratoires sont inclus dans tous les forfaits.
Fournirez-vous le code Python ou R utilisé dans l’analyse ?
Oui. Les forfaits Standard et Premium incluent le code source complet et des notebooks Jupyter ou scripts R reproductibles.
Pouvez-vous aider pour un travail de mémoire de MSc ou de PhD ?
Oui, j’aide régulièrement les étudiants en master en fournissant des workflows de modélisation, des visualisations et des interprétations statistiques (mais je ne rédige pas le texte de la thèse).
Fournissez-vous un rapport scientifique ?
Oui. Le forfait Premium comprend un rapport scientifique détaillé, prêt à publication, avec interprétations, figures, comparaisons et insights. La formule Standard inclut un résumé plus court.
Quels modèles d’apprentissage automatique utilisez-vous ?
Forêt aléatoire, forêt aléatoire quantile, SVM, PLSR, XGBoost, modèles de régression, méthodes basées sur PCA, ANN, KNN et modèles d'ensemble. Je choisis la technique la plus adaptée en fonction de votre jeu de données et de votre objectif.
Pouvez-vous analyser des orthophotos, des images multispectrales ou RGB ?
Oui. J'extrais des indices de végétation, des caractéristiques texturales, des valeurs de réflectance et d'autres variables pertinentes qui peuvent être utilisées pour des prédictions de sol, de culture ou environnementales.
