Ich werde Maschinenlernmodelle und prädiktive Analytiklösungen in Python erstellen

Ich bin ein Datenwissenschaftler spezialisiert auf maschinelles Lernen und Zeitreihenprognosen für Preis-, Nachfrage- und Angebotsvorhersagen. Ich erstelle prädiktive Modelle, die sowohl historische Zeitreihendaten als auch Regressionsmodelle auf Basis erklärender Variablen verwenden, die die Zielvariable beeinflussen.

Ich biete End-to-End-Maschinenlern-Lösungen an, inklusive Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellentwicklung, Optimierung und Prognoseeinsichten.

Prognose- & Zeitreihenmodelle:

ARIMA, SARIMA, SARIMAX, VAR, VECM, Prophet, STL, MSTL, Exponentielle Glättung, Holt-Winters, LSTM.

Maschinenlern-Algorithmen:

Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Support Vector Machines, Ridge, Lasso, Elastic Net, Entscheidungsbäume, Neuronale Netze und LSTM.

Tools & Plattformen:

Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels, TensorFlow, VS Code, Jupyter Notebook, Google Colab, Amazon SageMaker.

Ich konzentriere mich auf robustes Feature-Engineering, Modellvalidierung und Leistungsoptimierung, um zuverlässige Prognosemodelle für Geschäfts- und Analyseanwendungen zu liefern.

Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit wir deine Projektanforderungen besprechen und die beste Lösung finden können.