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Ich entwickle interaktive Daten-Dashboards und Business-Analytics
Siam A
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Bist du es leid, auf verwirrende Tabellen oder einfache, statische Diagramme zu starren? Lass mich deine Rohdatensätze in hochleistungsfähige, interaktive Streamlit Dashboards verwandeln!
Ich bin Absolvent der North South University mit einem Bachelor in Informatik und Ingenieurwesen, spezialisiert auf Datenintelligenz, fortgeschrittene Logikverarbeitung und maschinelles Lernen. Ich schließe die Lücke zwischen schwerer Backend-Datenwissenschaft und sauberen, benutzerfreundlichen Webschnittstellen.
Was ich Für Dich Erstellen Kann:
- Interaktives Data Storytelling: Voll responsive Weblayouts in Streamlit.
- Fortgeschrittene Visualisierungen: Dynamische, zoombare Diagramme mit Plotly, Seaborn und Altair.
- Live API-Integrationen: Echtzeit-Datenstreaming (z.B. Wetterfeeds, CRM-Updates).
- KI & Machine Learning Power: Nahtlose Einbindung prädiktiver Modelle (XGBoost, Scikit-Learn) direkt in deine UI mit Performance-Caching (st.cache).
Portfolio-Highlights:
- Dengue-Ausbruch-Prognose: Karten mit Live-Wetter-API-Klimavektoren gegen historische Daten, um regionale Risiken in Echtzeit vorherzusagen.
- Hybrider Analytics-Vorhersage: Verarbeitet über 200.000 Datenzeilen mit bearbeitbaren Logikschichten zur Optimierung der Werbeausgaben.
Lerne Siam A kennen
Siam A
ML Engineer
- AusBangladesch
- Mitglied seitMai 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch
I am a motivated and detail-oriented Computer Science and Engineering graduate with strong knowledge in machine learning, database systems, and full-stack web technologies. I am seeking opportunities to apply technical and analytical skills in real-world projects.
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Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich den Rohdatensatz bereitstellen oder kannst du Daten aus Live-Web-APIs ziehen?
Ich kann mit beidem arbeiten! Ob du einen bestehenden Datensatz hast (CSV, Excel, SQL) oder das Dashboard dynamisch Echtzeitdaten von externen Drittanbieter-REST-APIs (wie Live-Wetterfeeds, Finanzcharts oder Sportlogs) abrufen sollst, ich kann die Backend-Datenpipeline so entwickeln, dass sie diese sauber einspeist.
Wird das Dashboard langsam laufen, wenn mein Datensatz Millionen von Zeilen oder komplexe Berechnungen enthält?
Überhaupt nicht. Als Absolvent der Informatik und Ingenieurwissenschaften entwerfe ich Dashboards mit optimierten Datenstrukturen. Ich setze die fortgeschrittenen Caching-Mechanismen von Streamlit ein (st.cache_data und st.cache_resource). Das sorgt dafür, dass schwere Datenverarbeitungen oder das Laden von Machine Learning Modellen im Hintergrund passieren, während das Dashboard reibungslos läuft.
Kannst du vortrainierte Machine Learning- oder KI-Modelle in die Streamlit-UI integrieren?
Ja, absolut. Im Premium-Tier spezialisiere ich mich darauf, vollständig trainierte prädiktive Modelle (wie XGBoost oder Scikit-Learn-Algorithmen) direkt in das Dashboard einzubinden. So können Nutzer Eingabewerte über Sidebar-Schieberegler oder Textfelder anpassen und sofortige, Echtzeit-Vorhersagen sehen.
