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Ich führe Datenbereinigung und -vorverarbeitung für ML in Python durch
Datenanalyst, Machine Learning, Power BI, Excel-Experte
Hör auf, mit unordentlichen Daten zu kämpfen – lass uns ihren Wert freisetzen.
Mit über 3 Jahren Erfahrung in Data Science und ML Ops helfe ich Unternehmen, rohe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse...
Über diesen Service
Können unordentliche Daten dein Machine-Learning-Modell ruinieren? Lass mich das beheben.
Stimmen die Vorhersagen nicht? Die Genauigkeit ist niedrig? Zu 90 % liegt das Problem bei deinen Daten, nicht beim Modell. Ich verwandle rohe, unordentliche Datensätze in saubere, ML-fähige Assets mit Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn).
Was ich anbiete:
- Datenbereinigung: Duplikate entfernen, Strukturfehler beheben und Rauschfilterung.
- Umgang mit fehlenden Werten: Fortgeschrittene Imputation (Mittelwert, Median, Modus oder prädiktiv).
- Kategorische Kodierung: Label, One-Hot und Target Encoding.
- Merkmalskalierung: Standardisierung (Z-Score) und Normalisierung (Min-Max).
- Feature Engineering: Sinnvolle Features erstellen, um die Vorhersagekraft zu steigern.
- Ausreißererkennung: Anomalien identifizieren und behandeln, die Ergebnisse verzerren.
- Train/Test-Aufteilung: Fachmännisch Daten partitionieren, um Overfitting zu vermeiden.
Was du bekommst:
- Kommentiertes Jupyter Notebook (.ipynb)
- Vorverarbeitete CSV/Excel-Datei
- Transformationszusammenfassungsbericht
- Vollständiger Datenqualitätsbericht
Warum Kunden mich wählen:
- Sauberer Code: Vollständig dokumentierte Jupyter Notebooks oder Python-Skripte.
- Datenintegrität: Statistisch fundierte und unvoreingenommene Vorbereitung.
- Schnelle Lieferung: Qualitätsarbeit innerhalb der Frist.
Kontaktiere mich vor der Bestellung, um die Anforderungen zu klären.
