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Ich erstelle einen individuellen AI-Datenanalysten-Agenten mit einer sicheren Python-Umgebung
Prasad
Über diesen Service
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Möchtest du deine Python-Skripte, Datenanalysen oder Machine-Learning-Modelle in eine interaktive Web-Anwendung verwandeln? Du bist hier genau richtig!
Ich bin ein Python-Entwickler, spezialisiert auf den Bau leistungsstarker Datenanwendungen mit Streamlit für schöne, responsive Oberflächen und FastAPI für blitzschnelle Backends. Ich schreibe nicht nur rohen Code; ich liefere saubere, produktionsreife Lösungen, die bereit für den echten Einsatz sind.
Was ich für dich tun kann:
- Erstellen von maßgeschneiderten interaktiven Streamlit-Dashboards mit Diagrammen, Tabellen und Datenfiltern.
- Entwicklung sicherer, robuster RESTful APIs mit FastAPI, um deine Daten oder ML-Modelle bereitzustellen.
- Verbindung deiner Frontend-Benutzeroberfläche direkt mit Machine-Learning-Pipelines (Scikit-Learn, XGBoost).
- Implementierung lokaler virtueller Umgebungen (venv) für gut strukturierte und saubere Code-Ausführung.
- Verbindung von Webanwendungen mit relationalen Datenbanken wie MySQL für dynamische Datenspeicherung.
Warum du mich wählen solltest?
Ich lege großen Wert auf saubere Architektur, Leistung, Datenpräzision und die Lieferung funktionierenden Codes. Ob du ein internes Business-Dashboard oder eine Live-Modelldeployment brauchst, ich bin hier, um es möglich zu machen.
Bitte schick mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinen Projekt-Details.
Lerne Prasad kennen
Prasad
AI and Machine Learning Developer FastAPI and Streamlit Expert
- AusIndien
- Mitglied seitJuli 2026
Sprachen
Telugu, Englisch
Hi! I’m a passionate Machine Learning Developer specializing in turning raw data into production-ready predictive models. I focus on building end-to-end solutions: from rigorous Exploratory Data Analysis (EDA) and model training (XGBoost, Scikit-Learn) to deploying fast, lightweight web applications using FastAPI and Streamlit. Whether you need a customer churn predictor, a real-time fraud detection system, or a model converted to ONNX for faster performance, I am here to build efficient, scalable code for your business. Let’s collaborate and bring your data to life!
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FAQ
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Was muss ich bereitstellen, um das Projekt zu starten?
Bitte stelle deine Datensätze (CSV, JSON, Excel oder SQL-Datenbankzugang), dein vortrainiertes Machine-Learning-Modell, falls vorhanden, und eine kurze Beschreibung dessen, wie deine Benutzeroberfläche aussehen soll, bereit.
Kannst du das Machine-Learning-Modell auch von Grund auf neu erstellen?
Ja, absolut! Falls du noch kein trainiertes Modell hast, kann ich die Datenanalyse durchführen, Feature Engineering übernehmen und ein maßgeschneidertes Machine-Learning-Modell (wie XGBoost, Scikit-Learn oder Logistic Regression) trainieren, bevor ich das Dashboard baue.
Werde ich den vollständigen rohen Python-Code erhalten?
Ja, zu 100 %. Ich liefere den vollständigen, sauber geschriebenen Quellcode in einer dedizierten Python-virtuellen Umgebung (venv) zusammen mit klaren Anweisungen, wie du ihn lokal auf deinem Computer ausführen kannst.
Kannst du mir bei der Online-Deployment der Anwendung helfen?
Ja, Deployment ist im Premium-Paket enthalten! Ich kann dir helfen, das Streamlit-Frontend und das FastAPI-Backend online auf Cloud-Plattformen wie Streamlit Community Cloud, Render oder Hugging Face Spaces zu hosten.
