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Ich werde eda, ai, ml, nlp und data visualization in python machen
Data Scientist, Python- und EDA-Experte, AI, ML, DL, NLP
Hi, ich bin Aryan! Ich verwandle unordentliche Daten in klare, umsetzbare Geschichten.
Rohdaten sind eine Kopfschmerzen. Wenn du vor Tabellen sitzt und dich fragst, was das alles bedeutet, bin ich zu...
Über diesen Service
Algorithmen sind nur so gut wie die Daten, die du ihnen fütterst.
Hallo, ich bin Aryan, ein Data Scientist und Entwickler, der End-to-End-Datenpipelines baut. Ich reinige nicht nur Tabellen, sondern entwickle intelligente, vollstufige Datenlösungen vom Rohdaten-Extrahieren bis zu interaktiven Webschnittstellen und prädiktiven Modellen.
Meine Fachgebiete umfassen:
- Datenaufbereitung & EDA: Fortgeschrittene Reinigung, Feature Engineering und statistische Analyse mit Python, Pandas und SQL.
- Interaktive Dashboards: Daten zum Leben erwecken durch intuitive, interaktive UI-Entwicklung mit Streamlit.
- Machine Learning: Training robuster prädiktiver Modelle, inklusive Ensemble-Methoden (LightGBM, CatBoost), um Trends vorherzusagen, Daten zu klassifizieren oder Ergebnisse zu prognostizieren.
- Komplette Pipeline-Lieferung: Strukturierter, gut kommentierter Code, der einsatzbereit ist.
Egal, ob du einen schnellen Datensatz für die Analyse bereinigen möchtest oder eine maßgeschneiderte Machine-Learning-Architektur von Grund auf bauen willst, um deinen nächsten Geschäftszyklus vorherzusagen – ich liefere saubere, produktionsbereite Ergebnisse.
Lass uns etwas Großartiges bauen.
Programmiersprache:
Python
•
R
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SQL
•
Colab
•
Java
Technologie:
Python
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tensorflow
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PyTorch
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opencv
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keras
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scikit-learn
FAQ
Automatische Übersetzung
Werden meine Daten vertraulich und sicher behandelt?
Ja, ich behandle alle Kundendaten mit strenger Vertraulichkeit. Ich bin gerne bereit, eine NDA zu unterschreiben, falls erforderlich, und lösche alle Datensätze dauerhaft von meinem lokalen Rechner, sobald der Auftrag genehmigt und abgeschlossen ist.
Welche Dateiformate akzeptieren Sie?
Ich kann mit fast jedem strukturierten Datenformat arbeiten. Die gängigsten Dateien, die ich akzeptiere, sind CSV, Excel (.xlsx), JSON und SQL-Datenbank-Exporte.
Wie liefere ich das Streamlit-Dashboard?
Ich stelle das vollständig kommentierte Python-Skript und eine requirements.txt-Datei bereit, damit du es leicht lokal ausführen kannst. Falls gewünscht, kann ich es auch auf die Streamlit Community Cloud deployen, sodass du es über einen Weblink zugreifen kannst.
Mein Datensatz ist sehr unordentlich und enthält viele fehlende Werte. Ist das in Ordnung?
Absolut, echte Daten sind selten perfekt. Das Handling von fehlenden Werten, das Entfernen von Duplikaten, das Formatieren von Daten und das Strukturieren chaotischer Daten sind Kernbestandteile der Datenbereinigungs- und EDA-Pakete, die ich anbiete.
