Ich führe Datenbereinigung und -vorverarbeitung in Python für maschinelles Lernen durch
Komplexe Probleme in clevere Lösungen mit Künstlicher Intelligenz verwandeln
Über diesen Service
Schreib mir vor deiner Bestellung, damit ich deine Daten prüfen und den Umfang fair einschätzen kann.
Unordentliche Daten zerstören Modelle und kosten Stunden. Ich bin Yasir Ahmad Malik, ein KI-Ingenieur (MSc in Künstlicher Intelligenz). Ich verwandle rohe, unordentliche Datensätze in saubere, ML-fertige Daten.
Was ich anbiete:
- Datenbereinigung fehlender Werte
- Dubletten,
- Ausreißer
- Inkonsistente Formate Feature Engineering & Auswahl Encoding (One-Hot, Label) Skalierung/Normalisierung Textvorverarbeitung für NLP (Tokenisierung, Stopwörter, Lemmatization) Bildvorverarbeitung (Größenanpassung, Augmentation, Filterung)
- Zeitreihen-Vorbereitung (Lag-Features, rollende Statistiken, Stationaritätsprüfungen)
- Wiederverwendbare Vorverarbeitungs-Pipelines (scikit-learn bereit)
- Vorher/Nachher-Datenqualitätsbericht mit Visualisierungen
Tools:
- Python
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- OpenCV
- NLTK
Was du bekommst:
- Sauberer Datensatz in deinem bevorzugten Format (CSV/Excel/usw.)
- Dokumentierter, wiederverwendbarer Code, den du bei zukünftigen Daten selbst ausführen kannst.
- Eine Zusammenfassung jeder angewandten Transformation und warum
- Schnelle, kommunikative Lieferung
- Gib deinen Modellen saubere Daten und erziele bessere Ergebnisse.
Sende mir eine Probe deiner Daten, und ich sage dir genau, was sie brauchen.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Sind meine Daten vertraulich?
Deine Daten werden nur für dein Projekt verwendet und nach der Lieferung gelöscht. Ich arbeite gerne unter NDA, falls erforderlich.
Kannst du nach der Reinigung auch das ML-Modell bauen?
Natürlich — schau dir meinen Machine Learning Service an oder schreib mir eine Nachricht, dann kombiniere ich beides in einem individuellen Angebot.
Welche Formate akzeptieren Sie?
CSV, Excel, JSON, SQL-Exporte, Textdateien und Bilder. Etwas anderes? Frag einfach nach.

