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Ich baue und stelle individuelle ML-Modelle mit Python und Live-Streamlit-Demo bereit
Kasachstan
Ich spreche Englisch
ML-Ingenieur Python Datenanalyse und prädiktive Modellierung
ML-Ingenieur mit Schwerpunkt auf Python-Automatisierung, FastAPI-Backends und NLP-Pipelines. Ich baue End-to-End-Lösungen: von Rohdaten bis zu trainierten Modellen, REST-APIs und Live-Dashboards, die ...
Über diesen Service
Ich entwickle maßgeschneiderte ML-Modelle, Datenanalyse-Pipelines und Live-Streamlit-Dashboards in Python, vollständig einsatzbereit, mit sauberem Code und GitHub-Repository.
Was ich liefere:
Klassifikations- & Regressionsmodelle (XGBoost, scikit-learn, RandomForest)
Kundenabwanderungsprognosen und Risikobewertungssysteme
Zeitreihenprognosen (Prophet, LSTM)
Datenanalyse-Pipelines (Pandas, NumPy, Visualisierung)
Live-Streamlit-Dashboard für deine Stakeholder
Technologien: Python · scikit-learn · XGBoost · Pandas · Streamlit · FastAPI · Matplotlib
Jedes Projekt umfasst:
Trainiertes Modell mit Genauigkeits-, Präzisions- und Recall-Metriken
Live-Streamlit-Demo oder FastAPI-Endpunkt
GitHub-Repository mit README und Notebooks
30 Tage Support nach Lieferung
Braucht du einen Churn-Predictor, Demand-Forecaster oder Daten-Dashboard? Ich liefere funktionierende ML-Lösungen, keine nur Notebooks.
Schreib mir, um deine Daten und Ziele zu besprechen!
Programmiersprache:
Python
•
SQL
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
Technologie:
Python
•
tensorflow
•
PyTorch
•
keras
•
scikit-learn
•
Pandas
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Informationen benötigen Sie von mir, um loslegen zu können?
Bitte teile mir deinen Datensatz (CSV, Excel oder Datenbank), eine Beschreibung deines Ziels (z.B. Churn vorhersagen, Bilder klassifizieren, Trends analysieren) und alle spezifischen Anforderungen mit. Je mehr Kontext du gibst, desto bessere Ergebnisse erzielst du!
Wie schnell kannst du ein funktionierendes ML-Modell liefern?
Für eine Standard-Klassifikations- oder Regressionsaufgabe: 2-4 Tage. Ich nutze LLM-gestützte Entwicklung, um schnell funktionierende Prototypen zu liefern. Meine Live-Demos (ChurnGuard, SentimentScope, EntityRadar) wurden jeweils in weniger als 3 Tagen gebaut.
