Je suis Data Scientist et ingénieur en Machine Learning spécialisé dans la transformation de données désordonnées en ensembles de données propres et exploitables. J’aide les entreprises à économiser d...
Nettoyage et hygiène des données : Détecter et supprimer les lignes en double, gérer les valeurs nulles ou manquantes à l’aide de méthodes d’imputation intelligentes, et éliminer les caractéristiques non pertinentes.
Correction structurelle et mise en forme : Standardiser les dates, corriger les types de données incorrects (par exemple, convertir les nombres en texte en flottants), et nettoyer les chaînes de texte à l’aide de motifs regex personnalisés.
Intégration des données : Fusionner, joindre et consolider sans effort plusieurs feuilles ou fichiers de données disparates en un seul ensemble de données principal cohérent.
Prétraitement avancé pour le ML : Effectuer l’encodage catégoriel (One-Hot, Label ou Target encoding) et appliquer une mise à l’échelle ou une normalisation appropriée des caractéristiques (MinMax ou Standard Scaling) optimisée pour des architectures prédictives complexes.
Ingénierie des caractéristiques : Créer de nouvelles variables d’interaction et appliquer des transformations mathématiques personnalisées pour maximiser le signal dans vos données.