Farei um projeto de ciência de dados e aprendizado de máquina
Sobre este Serviço
Tá difícil de entender seus dados? Vamos transformar seus números brutos em uma história clara.
Sou Cientista de Dados especializado em Aprendizado de Máquina e Análise Preditiva usando Python. Seja para prever comportamento de clientes, segmentar seu público ou identificar os principais fatores do negócio, entrego análises limpas e de alta qualidade em organizados Jupyter Notebooks.
O que eu ofereço:
- Análise Preditiva: Previsão de tendências futuras com base em dados históricos.
- Classificação: Construção de modelos para categorizar dados (Binária ou Multi-classe).
- Previsão de churn: Identificação de clientes que provavelmente vão sair e o motivo.
- Clustering & Segmentação: Encontrar padrões e agrupamentos escondidos nos seus dados.
- Árvores de Decisão: Visualizar a lógica de tomada de decisão para total transparência.
Por que me escolher?
- Clareza no código: Meus notebooks são bem documentados e fáceis de entender.
- Foco no negócio: Não entrego só o código, entrego respostas.
- Segurança & Profissionalismo: Priorizo a privacidade dos dados e uma comunicação clara.
Por favor, entre em contato antes de fazer seu pedido para discutir seu dataset e seus objetivos!
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
fluxo tensor
•
Excel
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais formatos de arquivo preciso fornecer?
Normalmente trabalho com arquivos CSV, Excel (XLSX) ou JSON. Se seus dados estiverem em um banco de dados SQL, podemos discutir uma conexão personalizada ou uma exportação de dados.
Vou receber o código-fonte?
Sim! Você receberá um arquivo .ipynb (Jupyter Notebook) totalmente funcional contendo todo o código em Python, visualizações e explicações escritas sobre as descobertas.
Você faz limpeza de dados?
Todo projeto inclui uma limpeza básica de dados. Porém, se seu dataset estiver extremamente "bagunçado" (muitos valores ausentes ou formatação inconsistente), podemos acrescentar uma fase personalizada de preparação de dados ao pedido.
Você pode explicar os resultados para mim?
Com certeza. Uso células Markdown dentro do Jupyter Notebook para explicar a lógica do código e o significado dos resultados, para que stakeholders não técnicos possam entender o valor.
Quais bibliotecas você usa?
Minha stack padrão inclui Pandas e NumPy para manipulação de dados, Matplotlib e Seaborn para visualização, e Scikit-Learn para IA.

