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Ich helfe deinem Unternehmen, Kunden zu behalten, indem ich churn mit Machine Learning vorhersage
Smarter skalieren mit AI, ML, MLOps & Data Analytics
Data Scientist & MLOps Engineer mit über 3 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung von produktionsreifen KI-Lösungen und Datenanalysen für Startups...
Über diesen Service
Willst du die Kraft des Machine Learning nutzen, um reale Probleme zu lösen, Prozesse zu automatisieren oder intelligente Vorhersagen zu treffen?
Hallo! Ich bin ein professioneller Data Scientist & MLOps Engineer mit über 3 Jahren praktischer Erfahrung beim Aufbau kompletter ML-Pipelines, von Datenaufbereitung und Feature-Engineering bis hin zu Cloud- und API-Deployment. Ich erstelle maßgeschneiderte ML-Lösungen, die echten Mehrwert bieten
Was du bekommst:
- Explorative Datenanalyse mit Insights
- Feature Engineering & Auswahl
- Maßgeschneidertes ML-Modell
- Sauberer, optimierter Python-Code
- Cloud-/API-Deployment & Dokumentation (Flask, FastAPI, Azure, AWS)
Egal, ob du ein Vorhersagemodell, Anomalieerkennung, Empfehlungssystem, Regression, Klassifikation, Clustering brauchst — ich habe die Lösung für dich!
Technologie-Stack & Tools:
- Sprachen: Python, SQL
- ML & DL Bibliotheken: Scikit-learn, XGBoost, CatBoost, LightGBM, Tensorflow usw.
- Tools: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
- Deployment & Cloud: Flask, FastAPI, Docker, ACR, ACI/AKS, Azure, AWS, GCP
Mein Prozess:
- Verstehe deine Ziele.
- Erkunde die Daten & definiere das Problem.
- Modell erstellen, trainieren und testen.
- Bereitstellen von produktionsfertigem Code mit Deployment (falls nötig).
- Klare Dokumentation liefern.
Worauf wartest du noch? Schreib mir, um loszulegen!
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Ich habe die Daten nicht. Kannst du mir dabei helfen?
Ja! Ich kann dir helfen, passende Datensätze zu finden oder zu simulieren, je nach deinen Projektzielen. Lass uns besprechen, welche Art von Daten du brauchst.
Wie läuft ein Machine-Learning-Projekt ab?
1. Ziel verstehen<br>2. Daten sammeln/erkunden<br>3. Daten bereinigen und vorverarbeiten<br>4. Modell bauen und bewerten<br>5. In der Cloud deployen<br>6. Mit Dokumentation liefern
Wie können wir uns besser auf ein KI/ML-Projekt vorbereiten?
Ein klares Ziel und Zugang zu relevanten Daten (oder sogar Beispielen) beschleunigen den Prozess. Wenn du unsicher bist, leite ich dich gern durch den Ablauf!
Können Sie mir helfen, den Code auszuführen?
Absolut. Ich gebe klare Anweisungen und kann dich Schritt für Schritt anleiten, falls nötig. Du kannst auch ein Loom-Video als Gig-Extra hinzufügen.
Kannst du ML-Modelle als APIs bereitstellen?
Ja. Ich kann dein Modell mit Flask oder FastAPI deployen und es via Docker, Azure, AWS oder GCP hosten, je nach Bedarf.
Können Sie Unterlagen und Erklärungen bereitstellen?
Ja! Alle Projekte beinhalten eine klare Dokumentation. Du kannst auch ein Loom-Video als Gig-Extra hinzufügen.
Kann ich eine individuelle Arbeit anfragen?
Auf jeden Fall. Schick mir dein Use Case und ich mache dir einen maßgeschneiderten Plan oder ein individuelles Angebot.
Sind meine Daten bei Ihnen sicher?
100 %. Deine Daten und dein Code bleiben vertraulich und werden nie anderweitig verwendet.
Welche Art von Projekten kannst du machen?
Jedes ML-Projekt, inklusive Klassifikation, Regression, Clustering, Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Zeitreihenprognosen usw.<br>Beispiele: Anomalie-/Betrugserkennung, Churn Prediction, Nutzersegmentierung, Risikoabschätzung bei Krediten/Versicherungen, Immobilienpreisprognose, Supply Chain, Gesundheitswesen usw.
