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Vou fazer ciência de dados em python, limpeza de dados e aprendizado de máquina
Desenvolvedor Técnico e Estrategista Criativo
Desenvolvedor Técnico & Estrategista Criativo: Olá, sou Himesh Mehta. Eu conecto a engenharia complexa à execução criativa. Com expertise em Python, IA/ML e MongoDB, construo soluções eficientes, orie...
Sobre este Serviço
Bem-vindo ao meu serviço profissional de Ciência de Dados e Engenharia em Python!
Precisa de um desenvolvedor para limpar conjuntos de dados desorganizados, construir modelos de ML robustos ou criar lógica de recomendação personalizada? Eu entrego código limpo, pronto para produção, para desbloquear insights.
O QUE EU OFEREÇO :
1. LIMPEZA E PRÉ-PROCESSAMENTO DE DADOS (Pandas, NumPy)
- Formatação estrutural e conversão de tipos
- Tratamento de valores ausentes, duplicados e outliers
- Pipeline de engenharia de features
2. ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS (Matplotlib, Seaborn)
- Gráficos de dados de alta qualidade e visões estatísticas
- Identificação de correlações e tendências
3. APRENDIZADO DE MÁQUINA & ALGORITMOS (Scikit-Learn)
- Criação, treinamento, avaliação e ajuste de modelos
- Lógica personalizada (incluindo sistemas de recomendação)
4. IMPLEMENTAÇÃO & DOCUMENTAÇÃO
- Notebooks Jupyter limpos (.ipynb) ou scripts Python (.py)
- Integração de API e configuração de implantação na nuvem
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir o tamanho do seu dataset e seus objetivos técnicos. Vamos construir algo eficiente juntos!
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Q1: Quais formatos de arquivo você aceita para os datasets?
A: Aceito quase todos os formatos de dados padrão, incluindo CSV, Excel (.xlsx, .xls), JSON, dumps de banco de dados SQL e arquivos de texto simples. Se seus dados estiverem em um formato não convencional, envie uma mensagem primeiro!
Q2: Quais entregas vou receber ao final do projeto?
A: Dependendo do seu pacote, você receberá o código fonte completo como um script Python limpo (.py) ou um Notebook Jupyter estruturado (.ipynb) com notas em markdown. Pacotes superiores também incluem documentação abrangente do modelo, logs de desempenho e arquivos de implantação.
Q3: Você consegue trabalhar com dados empresariais grandes ou desorganizados?
A: Sim, com certeza. Especializo-me em pré-processamento pesado de dados e formatação estrutural. Vou limpar anomalias, corrigir inconsistências internas e engenhar features para deixar o dataset totalmente pronto para análise ou treinamento de modelos.
Q4: Você realiza tarefas de aprendizado de máquina personalizadas, como sistemas de recomendação?
A: Sim! Posso criar modelos de ML personalizados adaptados à sua aplicação específica, incluindo classificação, regressão, clustering e lógica de recomendação baseada nos seus dados operacionais.
