Ich werde Python ML-Modelle für Vorhersagen und Datenanalyse erstellen
Data Scientist und KI-Spezialist in Python ML und Datenanalyse
Über diesen Service
Hast du Daten vorliegen, weißt aber nicht, was sie dir sagen wollen? Ich erstelle ein maßgeschneidertes Machine Learning Modell in Python, das genau auf dein spezielles Problem zugeschnitten ist, egal ob es um Vorhersagen, Klassifizierung oder das Aufdecken versteckter Muster geht.
Ich verwende Python mit Pandas und Scikit-learn, um individuelle ML-Modelle für deinen Datensatz zu entwickeln. Meine Arbeit umfasst Datenbereinigung, Feature Engineering und prädiktive Analysen. Ich baue Modelle für Klassifikation, Regression oder jede Art von datengetriebener Vorhersage. Du erhältst ein Jupyter Notebook mit sauberem Code, Ergebnissen, Visualisierungen und einer klaren Zusammenfassung der Erkenntnisse.
Was ich anbiete:
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung
- Feature Engineering und Auswahl
- Modellaufbau für Klassifikation oder Regression
- Hyperparameter-Tuning und Optimierung
- Modellevaluation mit Genauigkeitsmetriken
- Sauberer, gut kommentierter Python-Code
- Klare Zusammenfassungsberichte in einfachem Englisch
Ich habe Modelle mit über 85 % Genauigkeit gebaut und mit Datensätzen von 1.000 bis über 57 Millionen Einträgen gearbeitet, unter Verwendung von Scikit-learn, Random Forest, Neural Networks und mehr.
Fühl dich frei, mich vor der Bestellung zu kontaktieren!
Programmiersprache:
Python
•
Java
Frameworks:
scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Colab
•
Azure ML Studio
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Angaben muss ich machen?
Schick einfach deine Datensatz im CSV- oder Excel-Format und beschreibe, was du vorhersagen oder klassifizieren möchtest. Den Rest erledige ich!
Welche Algorithmen verwendest du?
Ich verwende Random Forest, Logistische Regression, SVM und Neural Networks in Python mit Scikit-learn, angepasst an deinen Datentyp und deine Ziele.
Was erhalte ich als Liefergegenstand?
Ein vollständiges Jupyter Notebook mit sauberem Code, Modellergebnissen, Evaluationsmetriken und einer schriftlichen Zusammenfassung, die die Erkenntnisse in einfacher Sprache erklärt.

