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Ich werde Maschinenlernmodelle und Data Science erstellen
Data Scientist & ML Enthusiast
"Ich bin ein leidenschaftlicher Data Scientist und Machine Learning Enthusiast mit praktischer Erfahrung in Exploratory Data Analysis und Feature Engineering mit Python, NumPy und Pandas. Ich speziali...
Über diesen Service
Willkommen bei meinem Data Science & Machine Learning Gig!
Willst du Erkenntnisse aus deinen Daten gewinnen oder genaue Vorhersagemodelle bauen? Ich bin ein Data Scientist & Machine Learning Engineer, bereit, deine Rohdaten mit Python in smarte Geschäftslösungen zu verwandeln.
Was ich anbiete:
Datenvorverarbeitung: Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Werten & Ausreißern.
Feature Engineering: Auswahl & Transformation zur Steigerung der Modellgenauigkeit.
Explorative Datenanalyse (EDA): Visualisierung & Mustersuche.
Machine Learning Modelle: Klassifikation, Regression, Clustering & Entscheidungsbäume.
Fortgeschrittene Analysen: Vorhersageanalysen, Anomalieerkennung & Sentiment-Analyse.
Feinabstimmung & Deployment: Hyperparameter-Optimierung & Streamlit Web-App Deployment.
Tools & Bibliotheken:
Python, Jupyter Notebook, Google Colab, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost.
Warum du mich wählen solltest?
Hochwertiger, sauberer und gut dokumentierter Python-Code.
Pünktliche Lieferung mit regelmäßigen Fortschrittsupdates.
Flexible Überarbeitungen, um 100% Zufriedenheit zu garantieren.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um deine Projektanforderungen zu besprechen. Lass uns etwas Hervorragendes bauen!
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
Frage: Welche Programmiersprache und Tools verwendest du?
Antwort: Ich nutze hauptsächlich Python für alle Data Science und Machine Learning Projekte. Für Tools verwende ich Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code und Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib und Seaborn.
Frage: Wirst du den Quellcode bereitstellen?
Antwort: Ja, absolut! Ich liefere den vollständigen und gut dokumentierten Quellcode (meist in einem .ipynb Jupyter Notebook oder .py Skript) in allen Paketen.
Frage: Kannst du das Machine Learning Modell deployen?
Antwort: Ja, ich kann das Modell als Webanwendung mit Streamlit Spaces deployen (verfügbar im Premium-Paket oder per individuellem Angebot), damit du Vorhersagen einfach testen kannst.
