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Je ferai du web scraping en Python, extraction de données et automatisation
Data scientist expert proposant du web scraping, une analyse exploratoire approfondie, du machine learning, avec 7 ans d'expérience
Expert en data science proposant du web scraping, une analyse exploratoire approfondie, la formation de modèles personnalisés et le développement d'applications web full-stack.
NLP, ANN, CNN, RAG, vis...
À propos de ce service
Je propose des services complets de Machine Learning, allant de la collecte de données brutes à la création de modèles prédictifs précis. Que vous ayez besoin d’insights commerciaux, de prédictions de prix, de prévisions de ventes, d’analyse de clientèle ou d’un modèle d’IA pour votre projet, je fournirai une solution professionnelle et personnalisée en utilisant Python.
Je peux collecter manuellement ou automatiquement des données, les nettoyer et les prétraiter, analyser les tendances, engineer des features, entraîner des modèles de machine learning, évaluer leur performance et fournir des prédictions précises avec un code bien documenté.
Ce que je propose
- Scraping de données manuelle et automatisée
- Nettoyage et prétraitement des données
- Analyse exploratoire des données (EDA)
- Feature engineering et mise à l’échelle des features
- Développement de modèles de machine learning
- Modèles de régression et de classification
- Entraînement de modèles et évaluation de performance
- Optimisation des hyperparamètres
- Prédictions et prévisions
- Visualisation des données et insights
- Code Python propre et bien documenté
- Livrables en CSV, Excel, JSON et Jupyter Notebook
Technologies que j’utilise
- Python
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- Matplotlib
- Selenium
- BeautifulSoup
Je collecte des données manuellement ou via des solutions de web scraping Python personnalisées, selon les besoins de votre projet.
Technologie:
Python
•
Excel
•
sélénium
•
Beautiful Soup
•
Pandas
Technique:
Manuel
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
1. De quoi avez-vous besoin de ma part pour démarrer le projet ?
Veuillez fournir votre dataset (CSV, Excel, SQL ou autres formats), une brève description de votre projet, vos objectifs et toute exigence spécifique. Si vous n’avez pas de dataset, je peux vous aider à collecter ou scraper des données selon votre projet.
2. Puis-je collecter ou scraper des données pour mon projet de machine learning ?
Oui. Si votre projet nécessite la collecte de données, je peux les collecter manuellement ou créer un scraper Python personnalisé (si approprié) avant de les nettoyer et de les préparer pour le machine learning.
3. Quels algorithmes de machine learning utilisez-vous ?
Je choisis l’algorithme le plus adapté à votre projet plutôt que d’utiliser un modèle fixe. Cela peut inclure la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, la forêt aléatoire, le support vector machine (SVM), KNN, le gradient boosting, XGBoost et d’autres modèles de Scikit-learn.
Quels langages et outils de programmation utilisez-vous ?
Je travaille principalement avec Python en utilisant des bibliothèques telles que Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Selenium et BeautifulSoup, selon les besoins du projet.
5. Quels fichiers recevrai-je ?
Vous recevrez un code Python propre et bien documenté, un Jupyter Notebook (.ipynb), le dataset traité, le modèle entraîné (si applicable), les résultats de prédiction, des visualisations et le fichier de sortie en CSV, Excel ou JSON selon votre demande.
6. Puis-je améliorer ou corriger mon projet de machine learning existant ?
Oui. Je peux revoir votre code existant, améliorer le prétraitement, optimiser l’engineering des features, améliorer la performance du modèle, corriger les erreurs et expliquer le workflow si nécessaire.
