Je réaliserai une analyse exploratoire de données et une visualisation de données en python

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Raiyan Sayeed
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À propos de ce service

Traduction automatique

Avez-vous des données mais aucune idée de ce qu'elles vous disent ? Je réalise des analyses exploratoires de données et des visualisations en utilisant Python, Pandas, Matplotlib et Seaborn, transformant des ensembles de données bruts en graphiques clairs et en insights exploitables, livrés dans un Jupyter Notebook propre.


Ce que je fournis :

  • Nettoyage des données et gestion des valeurs manquantes ou incohérentes
  • Statistiques descriptives et analyse de la distribution
  • Visualisations statiques : histogrammes, heatmaps, diagrammes en barres, nuages de points
  • Résumé écrit des principales découvertes et tendances
  • Jupyter Notebook entièrement documenté avec tout le code


Pourquoi moi ? Je possède une publication dans une conférence IEEE évaluée par des pairs et deux certifications DataCamp (Data Scientist certifié et Associate Data Scientist certifié), ainsi qu’un stage de recherche dans un laboratoire d’IA basé au Royaume-Uni. J’applique la même rigueur analytique que j’utilise dans les pipelines ML en production à chaque analyse.


Je travaille avec : des ensembles de données tabulaires au format CSV, Excel ou JSON, dans tous les secteurs.


Note : Merci de m’envoyer un message avant de commander pour partager votre dataset et décrire ce que vous souhaitez obtenir comme réponse.

  • Outil

    • Jupyter Notebook

  • Type de graphique

    • Comparaison
    • Distribution
    • Motifs
    • relation

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Raiyan Sayeed

Junior Data Scientist, ML Engineer, Python, ETL Pipelines

  • DeBangladesh
  • Membre depuismai 2026

  • Langues

    Bengali, Anglais
I'm a Data Scientist and Data Engineer, recently graduated from AIUB (CGPA: 3.98/4.00), with a peer-reviewed IEEE conference publication and dual DataCamp certifications, Certified Data Scientist and Certified Associate Data Scientist. I build end-to-end ML pipelines and automated data systems that actually reach production. My work includes live Flask ML apps deployed on Render, an Apache Airflow 3 ETL pipeline with Docker and PostgreSQL, and a deep learning model built during a remote research internship with a UK-based AI lab. Stack: Python, scikit-learn, XGBoost, PyTorch, SQL.

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