Vou construir um modelo preditivo de aprendizado de máquina em python

Prever resultados como churn, risco e demanda dá às empresas uma vantagem real sobre apenas reagir ao que já aconteceu.

Sou analista de dados com formação em engenharia, e construo modelos práticos de aprendizado de máquina usando Python, Pandas e Scikit-learn. Meu projeto principal: um modelo de previsão de risco de crédito treinado com 150.000 registros de clientes usando Random Forest, alcançando 74% de detecção de pagamentos atrasados e uma economia estimada de 9,7 milhões de dólares para o caso de negócio.

Posso criar modelos para:

Classificação (churn, risco, detecção de fraude)

Regressão (previsão de vendas, previsão de demanda)

Análise exploratória de dados antes da modelagem

O que você recebe:

Código Python limpo e documentado (Jupyter Notebook ou script)

Avaliação do modelo (precisão, exatidão, recall, matriz de confusão)

Explicação em linguagem simples do que o modelo descobriu e por que isso importa

Opcionalmente, um dashboard Power BI para visualizar os resultados

Foco em modelos que são honestos sobre suas limitações e claros sobre o impacto no negócio, não apenas scores de precisão.

Envie seu conjunto de dados e variável alvo, e vamos ver o que é previsível nos seus dados.