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Ich werde eine Kundenanalyseplattform und in-Database ML in GCP aufbauen
Dateningenieur Datenwissenschaftler
Ich bin Data Engineer und Data Scientist mit Schwerpunkt auf der Entwicklung robuster KI-Anwendungen und skalierbarer Datenarchitekturen. Ich vereine wissenschaftliche Strenge mit technischer Effizien...
Über diesen Service
Ich entwerfe und entwickle eine End-to-End Kundenanalyse 360° & In-Database Machine Learning-Lösung mit GCP und BigQuery ML.
Was ich anbiete:
- Churn-Score & API in Echtzeit: Attritionsmodelle in BigQuery ML (LOGISTIC_REG) trainieren und FastAPI-Scoring-Endpunkte für sofortige Risikoabschätzung bereitstellen.
- Kunden-Segmentierung: Einen In-Database RFM-Feature-Store aufbauen und K-Means-Clustering (VIP, At-Risk, Lost) für gezieltes Marketing anwenden.
- Umsatzprognosen & Dashboards: Verkaufsprognosen für 30 Tage mit BigQuery ML (ARIMA_PLUS), dargestellt auf interaktiven Looker Studio Dashboards.
Technologie-Stack: Google Cloud Platform, BigQuery ML, Python, FastAPI, Docker, Looker Studio, SQL.
Warum mit mir arbeiten?
- In-Database ML: Eliminieren teure Datenexporte und nutzen die Geschwindigkeit der Cloud.
- Produktionsreif: Produktionsfähige Python-Skripte, REST-APIs und sauberes SQL.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um deine Datenarchitektur zu besprechen!
Frameworks:
scikit-learn
•
Google ML Kit
•
Panda
•
Andere
Datentyp:
Andere
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
NoSQL
•
Scala
Tools:
MLflow
•
Andere
APIs:
Google Cloud Vision API
•
Azure Face API
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Warum BigQuery ML statt traditioneller Python ML-Skripte verwenden?
BigQuery ML führt Machine Learning direkt innerhalb der Google Cloud Platform aus, ohne Daten auf externe Server zu exportieren. Das beschleunigt die Ausführung, vermeidet hohe Datenübertragungskosten und skaliert problemlos mit großen Datensätzen.
Muss ich dir vollen Zugriff auf mein Google Cloud Platform Projekt gewähren?
Nein. Du kannst mir eingeschränkte BigQuery-Admin- und IAM-Service-Account-Berechtigungen geben oder ich liefere saubere SQL-Skripte, FastAPI-Code und Schritt-für-Schritt-Anleitungen für die Deployment auf deiner Seite.
Welche Datenformate muss ich bereitstellen?
Du kannst Rohdaten aus PostgreSQL, CSV-Dateien, Google Cloud Storage Buckets oder direkten BigQuery-Tabellen bereitstellen. Ich kümmere mich um Datenbereinigung, Feature-Engineering und die Einrichtung der Medallion-Pipeline.
