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Vou criar modelos de classificação e regressão para seu conjunto de dados
Cientista de dados
Sou estudante de engenharia de software, apaixonado por usar dados e aprendizado de máquina para resolver problemas práticos. Desenvolvi projetos de ciência de dados, como modelos de classificação com...
Sobre este Serviço
Você tem um conjunto de dados e não sabe o que fazer com ele? Eu vou criar um modelo de aprendizado de máquina limpo e bem documentado, do dado bruto às previsões finais.
Sou especializado em problemas de classificação e regressão supervisionada. Seja para prever comportamento de clientes, detectar fraudes ou diagnosticar condições médicas, entregarei um modelo de alto desempenho feito sob medida para seu conjunto de dados.
Por que me escolher: Alcancei 0.947 ROC-AUC em uma competição no Kaggle usando XGBoost e LightGBM, e já criei modelos preditivos nos setores de saúde, finanças e esportes. Cada entrega inclui um código limpo, comentado, que você consegue entender e reutilizar.
Meu fluxo de trabalho:
- Entender seus dados e objetivo de negócio
- Limpar e pré-processar os dados
- Engenhar features relevantes
- Treinar e comparar múltiplos modelos
- Realizar ajuste de hiperparâmetros para melhor desempenho
- Entregar com documentação completa
O que você sempre vai receber:
- Notebook Jupyter limpo com código completo
- Visualizações de EDA
- Métricas de avaliação do modelo (ROC-AUC, F1, acurácia)
- Resumo dos resultados em linguagem simples
Ferramentas: Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido — vou garantir que seu projeto seja perfeito para você.
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
•
Outros
APIs:
Outros
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
Colab
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de arquivo você aceita?
CSV ou Excel (.xlsx). O conjunto de dados deve, idealmente, ter menos de 50MB.
O que vou receber?
Um notebook Jupyter limpo com código completo, visualizações de EDA, métricas de avaliação do modelo e um resumo dos resultados em linguagem simples.
Você consegue lidar com datasets desbalanceados?
Sim — aplico técnicas de reamostragem e uso ROC-AUC e F1-score para avaliar corretamente em dados desbalanceados.
Preciso saber de aprendizado de máquina para trabalhar com vocês?
De jeito nenhum. Basta compartilhar seu conjunto de dados e me dizer o que deseja prever — eu cuido de tudo e explico os resultados em linguagem simples.
Você consegue garantir uma pontuação específica de acurácia ou ROC-AUC?
Não — o desempenho do modelo depende da qualidade e do tamanho dos dados. O que eu garanto é um modelo limpo, bem otimizado, com métricas de avaliação honestas e total transparência nos resultados.
