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Ich entwickle Python Machine Learning, Deep Learning, Data Science und AI-Projekte
Datenanalyst, Machine Learning
Mit 4 Jahren Erfahrung in Datenanalyse und Python-Entwicklung helfe ich Unternehmen dabei, Rohdaten in klare, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln – von kleinen CSV-Aufräumarbeiten bis hin zu Automatis...
Über diesen Service
<p suchst du zuverlässige Lösungen im Bereich AI, Machine Learning, Deep Learning oder Data Science mit Python? Dann bist du hier genau richtig!
Ich spezialisiere mich darauf, produktionsreife Machine-Learning-Modelle, individuelle neuronale Netze und umfassende Datenanalyse-Pipelines zu erstellen, die genau auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Was ich anbiete:
- Machine Learning: Klassifikation, Regression, Clustering, Random Forest, XGBoost, SVM.
- Deep Learning: Neuronale Netze (CNN, RNN, LSTM, Transformers) mit TensorFlow & PyTorch.
- Data Science & EDA: Datenbereinigung, Feature Engineering und Visualisierung (Pandas, Seaborn, Matplotlib).
- Computer Vision & NLP: Objekterkennung (OpenCV, YOLO), Textklassifikation und Sentiment-Analyse.
- Deployment: API-Erstellung (FastAPI/Flask) und Web-Interfaces (Streamlit).
Warum du mich wählen solltest?
- Säuberlicher, gut strukturierter und vollständig kommentierter Python-Code.
- Klare Setup-Dokumentation für Jupyter Notebook oder Google Colab.
- Schnelle Kommunikation und qualitätsorientierte Lieferung.
Programmiersprache:
Python
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
In welchem Format sollten meine Daten vorliegen?
Ich arbeite hauptsächlich mit CSV-, Excel- (.xlsx) und JSON-Dateien. Ich kann aber auch eine Verbindung zu SQL-Datenbanken oder Google Sheets herstellen. Falls deine Daten "unstrukturiert" sind (wie eine Sammlung von Textdateien), schreib mir bitte zuerst, damit wir die erforderliche Vorverarbeitung besprechen können.
Muss ich meine Daten bereinigen, bevor ich sie an Sie sende?
Nein! Datenbereinigung und -vorverarbeitung sind in allen meinen Paketen enthalten. Ich kümmere mich um fehlende Werte, entferne Duplikate und führe Feature-Encoding mit Pandas und Scikit-Learn durch, damit dein Datensatz für hochpräzises Modellieren bereit ist.
Welche speziellen Machine-Learning-Bibliotheken verwendest du?
Mein Haupt-Stack umfasst Scikit-Learn (sklearn) für traditionelles ML (Random Forest, SVM, Regression) und Pandas/NumPy für Datenmanipulation. Für das Premium-Paket nutze ich auch TensorFlow oder Keras, falls dein Projekt Deep Learning oder neuronale Netze erfordert.
Werde ich den Code selbst ausführen können?
Absolut. Ich liefere das Endprojekt als Google Colab-Notebook (.ipynb) oder als Python-Skript (.py). Ich füge Schritt-für-Schritt-Kommentare bei, sodass du auch ohne Programmierkenntnisse das Modell ausführen und die Ergebnisse mit einem Klick sehen kannst.
Wie stellst du sicher, dass das Modell genau ist?
Ich verwende professionelle Evaluationsmetriken wie Accuracy, Precision-Recall, F1-Score und Mean Squared Error (MSE). Für die Standard- und Premium-Pakete führe ich Cross-Validation und Hyperparameter-Tuning durch, um sicherzustellen, dass das Modell auch auf "unbekannten" Daten gut funktioniert, nicht nur auf deiner aktuellen Datei.
