Eu farei previsão de séries temporais e detecção de anomalias usando lstm e python
Especialista Certificado em Análise de Dados em R e Power BI
Sobre este Serviço
Está tendo dificuldades com dados de séries temporais desorganizados, valores ausentes ou previsões imprevisíveis? Eu entrego pipelines de machine learning prontos para produção que transformam dados brutos de sensores ou negócios em insights acionáveis.
O que eu ofereço:
Basic previsão ARIMA/SARIMA com um conjunto de dados limpo e script em Python
Standard LSTM multivariado + detecção de anomalias + intervalos de confiança + relatório em PDF.
Premium pipeline completo: imputação KNN + LSTM/GRU empilhados + matriz de atenção XAI + estudo de caso premium
Por que me escolher:
Especialista certificado em análise de dados pela Pearson
Modelos de Deep Learning com IA explicável (XAI)
Relatórios profissionais em PDF incluídos
Código Python limpo e bem documentado entregue
Ferramentas & Tecnologias: Python | TensorFlow | Scikit-Learn | LSTM | GRU | ARIMA | SARIMA | Imputador KNN | Matplotlib
Envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir seu conjunto de dados!
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
fluxo tensor
•
Excel
•
Colab
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que formato de dado você precisa?
Qualquer formato comum funciona — CSV, Excel (XLSX), JSON ou texto simples. Basta compartilhar seu arquivo e eu cuidarei do resto!
Meu conjunto de dados tem valores ausentes, ainda assim você consegue trabalhar?
Sim! Todos os pacotes incluem pré-processamento e limpeza de dados. Imputação avançada KNN para dados ausentes complexos está disponível no pacote Premium.
Você fornece o código-fonte?
Sim, um script limpo em Python está incluído em todos os pacotes.
Você pode trabalhar com meus dados específicos de setor?
Sim — finanças, energia, saúde, sensores IoT, dados de vendas — tudo compatível.
E se eu não estiver satisfeito?
Revisões incluídas conforme o pacote. Envie uma mensagem primeiro, e vamos resolver isso!

