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Vou realizar análise de dados e aprendizado de máquina usando scikitlearn
Analista de dados, aprendizado de máquina
Oi! Eu sou Aftab Ahmad, um Analista de Dados iniciante com grande interesse em Python, análise de dados e machine learning básico.
Ajudo clientes com:
✔ Limpeza e pré-processamento de dados
✔ Scripts...
Sobre este Serviço
Sobre este serviço
Pronto para transformar seus dados CSV em insights alimentados por IA? Em 2026, os dados impulsionam o sucesso, mas só com as ferramentas certas. Eu crio soluções personalizadas de ML/DL em Python e Scikit-Learn: modelos preditivos, classificação, automação entregues prontas para produção.
O que eu ofereço:
Preparação de Dados: Limpeza de CSV/Excel, correção de valores ausentes, escala de recursos.
ML Supervisionado: Regressão/Classificação (Random Forest, SVM, XGBoost).
Não supervisionado: Agrupamento para descobrir padrões ocultos.
Otimização: Ajuste de hiperparâmetros para máxima precisão.
Deep Learning: Redes neurais TensorFlow/Keras para dados complexos.
Código Completo: Comentado em Google Colab/Jupyter Notebook.
Por que me escolher? Especialista em IA focado no impacto nos negócios. Obtenha scripts escaláveis em Python + documentação que orienta decisões.
Entre em contato antes de pedir para definir seu projeto!
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
API do Google Cloud Vision
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
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.
