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Ich werde Python-ML-Projekte für prädiktive Modellierung erstellen und bewerten
Datenwissenschaftler
Hallo! Ich bin ein leidenschaftlicher Experte für Machine Learning und Data Science, mit einem Bachelor-Abschluss in Informatik und IBM-Zertifizierung in Data Science. Ich verfüge über eine solide Gru...
Über diesen Service
Verwandle Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse mit fortschrittlichen Python-basierten Data-Science- und Machine-Learning-Techniken.
Egal ob Startup, Akademiker oder Unternehmen – ich liefere:
- Datenbereinigung und -vorverarbeitung: Duplikate entfernen, fehlende Werte behandeln und Daten für ML formatieren
- Explorative Datenanalyse (EDA): visuelle Zusammenfassungen, Korrelationsanalysen und Feature-Einblicke
- Feature Engineering und Auswahl: prädiktive Features erstellen und Dimensionalität reduzieren
- Machine-Learning-Modelle: Regression, Klassifikation, Clustering und Zeitreihenprognosen
- Modelbewertung und -optimierung: Trainings-/Testaufteilungen, Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Tuning, ROC-Kurve, Genauigkeit und Verwirrungsmatrix
- Prädiktive Analytik: zukunftsorientierte Einblicke und Geschäftsprognosen
- Individuelle Python-Skripte oder Jupyter Notebooks: mit Option für produktionsbereiten Code und Berichte
Tools: Python (Pandas, NumPy), scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, Jupyter Notebook
Lieferumfang:
Bereinigter Datensatz und verarbeiteter Feature-Satz
Vollständig dokumentiertes Jupyter Notebook oder .py-Skript
Visualisierte Ergebnisse und Evaluationsmetriken
Optionaler Zusammenfassungsbericht (.pdf oder .docx) mit Empfehlungen
Programmiersprache:
Python
•
SQL
Frameworks:
scikit-learn
•
Panda
APIs:
IBM Watson Visual Recognition
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
Excel
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchen Sie, um mit meinem Projekt zu beginnen?
Ich benötige deinen Datensatz (CSV, Excel oder SQL), eine klare Problemstellung oder Zielsetzung (z.B. Vorhersage, Klassifikation, Analyse) und alle spezifischen Anforderungen (z.B. bevorzugte Algorithmen oder Metriken).
Welche Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden Sie?
Ich verwende eine Vielzahl von ML-Algorithmen, darunter Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, SVM, KNN, XGBoost und K-Means, Ensemble Learning, je nach Projektbedarf.
Kannst du bei akademischen oder forschungsbasierten Data-Science-Projekten helfen?
Ja! Ich unterstütze bei akademischen und Forschungsprojekten im Bereich Datenanalyse, ML-Modelle und Visualisierung — vollständig erklärt und dokumentiert.
Stellen Sie Code und Dokumentation bereit?
Ja, ich liefere sauberen Python-Code (im Jupyter Notebook oder .py-Format) und optional Dokumentationen oder Berichte, die die Schritte, Analysen und Ergebnisse erklären. Allerdings hängt das vom gewählten Paket ab.
