Ich werde Unternehmens-Machine-Learning-Modelle und Python-Datenwissenschaftslösungen entwickeln

Rohe Daten in intelligente ML-Lösungen verwandeln

Hast du Schwierigkeiten, deine Daten zu verstehen, oder brauchst du genaue Vorhersagemodelle? Als Datenwissenschaftler und ML-Ingenieur verwandle ich komplexe Datensätze in umsetzbare, skalierbare Vorhersage-Assets mit Python und scikit-learn.

Egal, ob du tiefgehende explorative Analysen, maßgeschneiderte Algorithmen oder produktionsreife Lösungen brauchst – ich liefere sauberen, gut dokumentierten und erklärbaren Code.

Was ich anbiete:

• Datenbereinigung & Feature Engineering: Ausreißerentfernung, Kodierung, Skalierung und Merkmalsauswahl zur Maximierung der Modellgenauigkeit.
• Vorhersagemodelle: Überwachte Klassifikation & Regression (Churn, Betrugserkennung, Prognosen, Risikobewertung).
• Algorithmen: Random Forest, XGBoost, LightGBM, Logistische Regression, SVM, Entscheidungsbäume und Ensembles.
• Optimierung & XAI: Hyperparameter-Tuning, ROC-AUC, F1-Score und SHAP-Feature-Importance für 100% erklärbare KI.

Warum du mich wählen solltest?

• Produktionsreifer Python-Code (.py oder .ipynb)
• Geschäftsorientierter Fokus auf klaren ROI
• Transparente Kommunikation & 100% Datenvertraulichkeit

Technologie-Stack: Python, scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.