Ich werde ein Projekt zu Datenwissenschaft und maschinellem Lernen durchführen
Über diesen Service
Hast du Schwierigkeiten, deine Daten zu verstehen? Lass uns deine rohen Zahlen in eine klare Geschichte verwandeln.
Ich bin ein Data Scientist, spezialisiert auf Machine Learning und Predictive Analytics mit Python. Egal, ob du Kundenverhalten vorhersagen, deine Zielgruppe segmentieren oder wichtige Geschäftskennzahlen identifizieren möchtest – ich liefere saubere, hochwertige Analysen in organisierten Jupyter Notebooks.
Was ich anbiete:
- Predictive Analysis: Zukunftstrends basierend auf historischen Daten vorhersagen.
- Classification: Modelle zum Kategorisieren von Daten erstellen (Binär oder Multi-Class).
- Churn Prediction: Erkennen, welche Kunden wahrscheinlich abwandern und warum.
- Clustering & Segmentation: Verborgene Muster und Gruppierungen in deinen Daten finden.
- Decision Trees: Logikbasierte Entscheidungsprozesse visualisieren für volle Transparenz.
Warum du mich wählen solltest?
- Code Klarheit: Meine Notebooks sind gut dokumentiert und leicht verständlich.
- Geschäftsorientiert: Ich liefere dir nicht nur Code, sondern Antworten.
- Sicher & Professionell: Ich lege Wert auf Datenschutz und klare Kommunikation.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um dein Dataset und deine Ziele zu besprechen!
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Excel
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Dateiformate muss ich bereitstellen?
Ich arbeite meist mit CSV-, Excel- (XLSX-) oder JSON-Dateien. Wenn deine Daten in einer SQL-Datenbank sind, können wir eine individuelle Verbindung oder einen Datenexport besprechen.
Bekomme ich den Quellcode?
Ja! Du erhältst eine voll funktionsfähige .ipynb (Jupyter Notebook) mit dem gesamten Python-Code, Visualisierungen und schriftlichen Erklärungen der Ergebnisse.
Übernimmst du Datenbereinigung?
Jedes Projekt beinhaltet eine grundlegende Datenbereinigung. Wenn dein Dataset jedoch extrem "chaotisch" ist (viele fehlende Werte oder inkonsistente Formate), können wir eine individuelle Datenvorbereitungsphase zum Auftrag hinzufügen.
Können Sie mir die Ergebnisse erklären?
Absolut. Ich nutze Markdown-Zellen im Jupyter Notebook, um die Logik des Codes und die Bedeutung der Ergebnisse zu erklären, damit auch nicht-technische Stakeholder den Wert verstehen.
Welche Libraries verwendest du?
Mein Standard-Stack umfasst Pandas und NumPy für Datenhandling, Matplotlib und Seaborn für Visualisierung sowie Scikit-Learn für Machine Learning.

