Farei EDA e construirei um modelo de aprendizado de máquina no Jupyter Notebook

Precisa de uma análise exploratória de dados limpa e um modelo de aprendizado de máquina funcional para seu projeto, tarefa ou pesquisa, sem a complexidade de implantação?

Entrego notebooks do Jupyter totalmente documentados cobrindo:

Limpeza e pré-processamento de dados (valores ausentes, codificação, outliers)

Análise exploratória de dados com visualizações claras (matplotlib/seaborn)

Engenharia e seleção de features

Construção de modelos de classificação ou regressão (Regressão Logística, Floresta Aleatória, KNN, etc.)

Avaliação do modelo com acurácia, matriz de confusão e outras métricas relevantes

Comentários claros e explicações em markdown ao longo do notebook, fácil de entender, mesmo se você estiver aprendendo

Isso é perfeito para:

- Tarefas universitárias e projetos de semestre

- Artigos de pesquisa que precisam de uma seção de modelo/resultados

- Construção de portfólio para estudantes de ciência de dados

- Protótipo rápido antes da implantação completa

Já trabalhei com diversos conjuntos de dados, como churn de clientes, aprovação de empréstimos, previsão de custos de seguro, classificação de renda e mais, sempre com código limpo, simples e fácil de seguir e explicar em uma viva ou apresentação.

Envie seu conjunto de dados e requisitos, e entregarei um notebook que você realmente consegue entender e usar.