Je réaliserai des analyses de séries chronologiques et développerai des modèles de prévision

Bonjour, je suis certifié Google Data Analytics Professional et mon expertise réside dans les algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning. Fort de plus de 4 ans d'expérience en Python, j'ai excellé dans des frameworks avancés comme Darts, Pytorch et Tensorflow.

Services de bout en bout

• Prétraitement des données
• Analyse exploratoire des données (EDA)
• Ingénierie des fonctionnalités
• Sélection du modèle
• Formation de modèle
• Validation du modèle
• Réglage des hyperparamètres
• Prévision
• Évaluation des performances
• Visualisation
• Déploiement
• Documentation et rapports

Modèles statistiques / classiques

• ARIMA
• Lissage exponentiel
• Chauves-souris et TBATS
• Prophète
• Transformée de Fourier rapide

Modèles de régression

• Régression linéaire
• Forêt aléatoire
• LightGBM
• XGBoost
• CatBoost

Modèles basés sur PyTorch (Lightning)

• Réseaux de neurones récurrents (RNN)
• Analyse d'expansion des bases neuronales et prévision des séries chronologiques (N-BEATS)
• Interpolation hiérarchique neuronale pour la prévision des séries chronologiques (N-HiTS)
• Réseau convolutif temporel (TCN)
• Transformateur de fusion temporelle (TFT)
• Codeur dense de séries temporelles (TiDE)
• Mélangeur de séries temporelles (TSMixer)

Mesures d'évaluation

• Erreur absolue moyenne (EMA)
• Erreur quadratique moyenne (MSE)
• Erreur quadratique moyenne (RMSE)
• Erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE)
• Erreur logarithmique moyenne quadratique (RMSLE)