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Vou construir projetos de machine learning, deep learning, ciência de dados e IA em Python
Analista de dados, aprendizado de máquina
Com 4 anos de experiência em análise de dados e desenvolvimento em Python, ajudo empresas a transformar dados brutos em insights claros e acionáveis — desde limpeza de CSVs pequenos até pipelines de a...
Sobre este Serviço
Procurando soluções confiáveis de IA, Machine Learning, Deep Learning ou Data Science em Python? Você está no lugar certo!
Sou especialista em construir modelos de machine learning prontos para produção, redes neurais personalizadas e pipelines de análise de dados completos, feitos sob medida para suas necessidades.
O que eu ofereço:
- Machine Learning: Classificação, Regressão, Clustering, Floresta Aleatória, XGBoost, SVM.
- Deep Learning: Redes neurais (CNN, RNN, LSTM, Transformers) com TensorFlow & PyTorch.
- Data Science & EDA: Limpeza de dados, engenharia de features e visualização (Pandas, Seaborn, Matplotlib).
- Visão computacional & NLP: Detecção de objetos (OpenCV, YOLO), classificação de textos e análise de sentimento.
- Implantação: Criação de API (FastAPI/Flask) e interfaces web (Streamlit).
Por que me escolher?
- Código Python limpo, bem estruturado e totalmente comentado.
- Documentação clara de configuração para Jupyter Notebook ou Google Colab.
- Comunicação rápida e entrega focada na qualidade.
Linguagem de programação:
Python
•
Colab
Perguntas frequentes
Tradução automática
Em que formato meus dados devem estar?
Eu trabalho principalmente com arquivos CSV, Excel (.xlsx) e JSON. No entanto, também posso conectar a bancos de dados SQL ou Google Sheets. Se seus dados forem "não estruturados" (como uma coleção de arquivos de texto), envie uma mensagem primeiro para discutirmos o pré-processamento necessário.
Preciso limpar meus dados antes de enviá-los para você?
Não! Limpeza e pré-processamento de dados estão incluídos em todos os meus pacotes. Vou cuidar de valores ausentes, remover duplicatas e fazer codificação de recursos usando Pandas e Scikit-Learn para garantir que seu conjunto de dados esteja pronto para modelagem de alta precisão.
Quais bibliotecas de Machine Learning você usa especificamente?
Minha stack principal inclui Scikit-Learn (sklearn) para ML tradicional (Random Forest, SVM, Regressão) e Pandas/NumPy para manipulação de dados. Para o pacote Premium, também uso TensorFlow ou Keras se seu projeto exigir Deep Learning ou Redes Neurais.
Vou conseguir rodar o código sozinho?
Com certeza. Entrego o projeto final como um notebook Google Colab (.ipynb) ou um script Python (.py). Incluo comentários passo a passo para que, mesmo que você não seja programador, possa rodar o modelo e ver os resultados com um clique.
Como você garante que o modelo seja preciso?
Uso métricas de avaliação profissionais como Acurácia, Precisão-Recall, F1-Score e Erro Quadrático Médio (MSE). Para os pacotes Padrão e Premium, faço validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros para garantir que o modelo funcione bem em dados "não vistos", não apenas no seu arquivo atual.
