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Je vais nettoyer votre jeu de données et fournir des insights exploitables pour votre entreprise
Data Scientist, ingénieur en solutions d'IA, spécialiste en IA agentique
Bonjour, je suis un data scientist et ingénieur en machine learning spécialisé dans la création de modèles prédictifs, de pipelines de données complets et d'automatisation intelligente par IA. Je me c...
À propos de ce service
Votre donnée brute bloque-t-elle vos décisions commerciales ?
Une mauvaise qualité des données entraîne des insights erronés, des modèles qui échouent et du temps perdu. Je transforme votre ensemble de données désordonné et non structuré en données propres, prêtes à l’analyse, avec des insights clairs pour votre activité que vous pouvez mettre en œuvre immédiatement.
Ce que je fournis :
1. nettoyage professionnel des données
Supprimer les doublons, corriger les valeurs manquantes et les erreurs de formatage
Détecter et traiter les valeurs aberrantes pour éviter les résultats biaisés
Standardiser les types et la structure des données pour plus de précision
2. analyse exploratoire des données (EDA)
Découvrir les tendances, motifs et corrélations cachés dans vos données
Identifier les variables qui influencent réellement vos résultats commerciaux
Visualiser les insights clés avec des graphiques clairs et professionnels
3. ingénierie des fonctionnalités
Encoder, mettre à l’échelle et transformer les variables pour l’apprentissage automatique
Créer de nouvelles fonctionnalités pertinentes à partir des colonnes existantes
Fournir un ensemble de données entièrement prêt pour la modélisation
Pourquoi travailler avec moi :
Étudiant en dernière année d’ingénierie en IA avec une expérience concrète sur des projets réels
Analyse réalisée sur plus de 1 500 lignes de jeux de données réels
Code Python propre, documenté, utilisant Pandas et Seaborn
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
Veuillez fournir votre jeu de données au format CSV, Excel ou SQL, accompagné d'une brève description de vos objectifs. Si vous avez des questions spécifiques auxquelles vous souhaitez que l'Exploratory Data Analysis (EDA) réponde, n'hésitez pas à les lister !
Quels outils utilisez-vous pour le nettoyage des données et l'EDA ?
J'utilise principalement Python avec des bibliothèques puissantes comme Pandas et NumPy pour la manipulation de données, et Matplotlib ou Seaborn pour des visualisations de données de haute qualité.
Pouvez-vous gérer des jeux de données très désordonnés avec des valeurs manquantes ?
Oui ! C'est ma spécialité. J'utilise des techniques d'imputation avancées (moyenne, médiane, mode ou remplissage prédictif) et la détection des valeurs aberrantes pour garantir que vos données soient cohérentes et prêtes pour l'analyse.
Qu'est-ce que la "Feature Engineering" et pourquoi en ai-je besoin ?
La "Feature Engineering" consiste à créer de nouvelles variables à partir de vos données brutes pour aider les modèles de Machine Learning à mieux performer. Par exemple, transformer une colonne "Date" en "Jour de la semaine" ou "Férié". Cela apporte une valeur ajoutée significative à vos modèles prédictifs.
Que signifie "100 items cleaned" dans vos packages ?
Dans la catégorie Data Cleaning, Fiverr fixe un minimum de 100 items. J'interprète ces "items" comme des points de données ou des lignes. Mon package Basic est conçu pour fournir un nettoyage et une EDA de haute qualité pour des jeux de données standard. Si votre fichier comporte plusieurs milliers de lignes, ne vous inquiétez pas — je peux le gérer dans le cadre du package indiqué.
Vais-je obtenir le code source ?
Absolument. Je livrerai un Jupyter Notebook (.ipynb) bien documenté ou un script Python afin que vous puissiez voir exactement comment les données ont été transformées et recréées à l'avenir.
Mes données sont-elles en sécurité avec vous ?
Oui, je prends la confidentialité des données très au sérieux. Vos données ne seront utilisées que dans le cadre du projet et seront supprimées de mon système une fois la commande terminée et acceptée.
