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Ich werde saubere fortgeschrittene oder ML-fertige Daten von Basic bis Pro verarbeiten
Data Scientist, Analytics, Python, SQL, ML, Data Cleaning Spezialist!
Hallo! Ich bin Soham, Data Scientist und Python-Experte, der Unternehmen dabei unterstützt, das volle Potenzial ihrer Daten zu entfalten. Egal, ob du prädiktive Modelle oder automatisierte Workflows b...
Über diesen Service
Möchtest du deine unordentlichen Daten in ein sauberes, analysebereites oder machine learning-fähiges Format umwandeln?
Ich spezialisiere mich auf drei Ebenen der Datenbereinigung, von einfachen Korrekturen bis hin zu fortgeschrittenem Preprocessing für ML-Modelle.
BASISCHE REINIGUNG (Perfekt für Berichte & Visualisierung)
- Duplikate & irrelevante Spalten entfernen
- Fehlende Werte behandeln (löschen oder einfache Imputation)
- Daten-Typen korrigieren (Datum, Zahlen, Kategorien)
- Statistische Analyse
- Text standardisieren (Groß-/Kleinschreibung, trimmen, Leerzeichen entfernen)
FORTGESCHRITTENE REINIGUNG (Für tiefgehende Analysen & Dashboards)
- Alles in Basic +
- Ausreißeranalyse (IQR, Z-Score)
- Fortgeschrittene Imputation fehlender Werte (KNN, Median, Modus)
- Mehrere Datensätze zusammenführen/joinen
- Abgeleitete Features erstellen (Verhältnisse, Aggregate)
- Inkonsistente Kategorien & Kodierungsfehler korrigieren
ML-fertige Daten (Für Modelltraining)
- Alles in Fortgeschritten +
- Kategorische Variablen kodieren (One-Hot, Label, Ordinal)
- Feature-Skalierung (MinMax, StandardScaler, RobustScaler)
- Trainings-/Validierungs-/Testaufteilung (70-20-10 oder individuell)
- Klassenungleichgewicht ausgleichen (Oversampling/Undersampling falls nötig)
- Ziel-Leckage entfernen
- Ausgabe im TensorFlow- oder sklearn-fertigen Format
DEINE LEISTUNG:
- Rohdaten-Datei(en) CSV, Excel oder SQL.
-
Plattform:
Jupyter-Notizbuch
Entwicklungstechnologie:
Python
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Power BI
FAQ
Automatische Übersetzung
Verarbeitest du Bild- oder Audiodaten?
Nein. Dieser Service ist nur für strukturierte/tabellarische Daten.
Funktioniert die ML-fertige Daten mit jedem Framework?
Ja — Ausgabe ist framework-unabhängig (CSV + NumPy-Arrays). Skalierer/Kodierer werden als Pickle-Dateien gespeichert, um die Kompatibilität mit sklearn zu gewährleisten.
Kannst du mit Google Sheets oder SQL-Datenbanken arbeiten?
Ja — teile nur Lesezugriff oder exportiere nach CSV/Excel. Für SQL stelle einen Dump oder nur-Lese-Zugang bereit.
Was, wenn meine Daten mehrere Datumsformate enthalten?
Ich werde alle Datumsspalten in ein einheitliches Format standardisieren (z.B. YYYY-MM-DD) in den Packages Advanced und ML.
Verarbeitest du Textdaten wie Tweets oder Bewertungen?
Ja, aber nicht für diese Gigs. Grundlegende Reinigung (Kleinbuchstaben, Satzzeichen entfernen, Leerzeichen entfernen) ist inklusive. NLP-Preprocessing (Tokenisierung, Stopwords, Lemmatization) ist extra — schreib mir eine Nachricht.
