Ich werde End-to-End-Machine-Learning-Modelle mit API-Deployment erstellen
Data Scientist und Elektroingenieur
Über diesen Service
Suchst du nach mehr als nur einem Jupyter Notebook? Ich biete End-to-End-Machine-Learning-Lösungen, die nahtlos vom Rohdaten-Input bis zu produktionsbereiten Anwendungen reichen.
Als Data-Science-Spezialist mit Hintergrund in Elektrotechnik schließe ich die Lücke zwischen komplexer mathematischer Modellierung und funktionaler Softwarearchitektur. Ob du finanzielle Risiken vorhersagen, globale Stimmungen analysieren oder Bilder klassifizieren möchtest – ich liefere präzise, skalierbare und interaktive Tools.
Was ich anbiete:
- Skalierbare Datenarchitektur: Implementierung der Medallion-Architektur, um Datenintegrität vom Ingest bis zur Erkenntnis sicherzustellen.
- Fortgeschrittene prädiktive Modellierung: Experteneinsatz von XGBoost und Ensemble-Methoden für hochpräzises Kredit-Scoring und Ausgabenprognosen.
- Backend- & API-Integration: Entwicklung von FastAPI/Flask-Backends, um Modelle in dein bestehendes System zu integrieren.
- Interaktive Dashboards: Professionelle Bereitstellung mit Streamlit für Echtzeit-Dateninteraktion.
- Deep Learning & NLP: Individuelle Lösungen für Bildvalidierung (CNNs) und Sentiment-Analyse.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich für den Einstieg bereitstellen?
Bitte stelle dein Dataset (CSV, SQL-Datenbank oder API-Zugang) und eine klare Beschreibung des Geschäftsproblems bereit, das du lösen möchtest. Falls deine Daten "chaotisch" sind, keine Sorge, ich kümmere mich im Rahmen jedes Pakets um eine gründliche Datenbereinigung.
Kannst du das Modell in meine bestehende Website oder App integrieren?
Ja. Ich kann eine RESTful API (mit FastAPI oder Flask) entwickeln, die dein Backend mit dem Machine-Learning-Modell für Echtzeit-Vorhersagen verbindet.
Arbeitest du mit "Big Data"?
Ja. Ich bin versiert in SQL und BigQuery und wende Prinzipien der Medallion-Architektur an, um sicherzustellen, dass deine Datenpipelines organisiert und skalierbar bleiben, während deine Daten wachsen.

