Ich führe Datenanalyse- und ML-Projekte mit Python durch

• Die meisten Datenprojekte scheitern nicht wegen mangelnder Daten, sondern weil Rohdaten unstrukturiert, unrein und von echten Entscheidungen getrennt sind.

Ich entwickle End-to-End Python-Daten-Engines und fortschrittliche Analytik-Pipelines, um chaotische Tabellen und Rohdatenbanken in entscheidungsfähige Business-Systeme zu verwandeln.

Was ich für dein Projekt tun kann:

Datenbereinigung & Automatisierte Audits: Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaterkennung, strukturelle Korrekturen und Validierung der Datenqualität.

Explorative Datenanalyse (EDA): Tiefgehende statistische Zusammenfassungen, Verteilungen, Korrelationen und Management-Visualisierungsberichte.

SQL Data Warehousing & ETL: Multi-Datenbank-Star-Schema-Modellierung (PostgreSQL, MySQL, SQLite) mit automatisierten Upsert-Pipelines.

Kundenrezension NLP & Text Mining: Sentiment-Analyse, Schmerzpunkte und Beschwerdekategorien aus Rohfeedback-Texten extrahieren.

Prädiktives Machine Learning & Churn: Maßgeschneiderte Klassifikations-/Regressions-Engines, Feature Engineering und Kundenabwanderungsprognosen.

Kausale Inferenz & A/B-Test-Audit: Überprüfung des tatsächlichen Geschäftseinflusses im Vergleich zum Zufall mithilfe statistischer Frameworks.

Was du bekommst:

Sauberer, produktionsbereiter Python-Quellcode (.py oder Jupyter Notebooks).