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Farei análise de dados para ciência de alimentos e dados agrícolas
Transformando suas ideias em realidade de forma linda e profissional
Oi, eu sou o Kavinda! Como um Cientista de Dados certificado pela IBM com formação em Ciência de Alimentos, transformo dados complexos em soluções que impulsionam o crescimento. Seja para machine lear...
Sobre este Serviço
Você é uma startup de tecnologia alimentícia, pesquisador de agricultura ou desenvolvedor de produtos que está tendo dificuldades para analisar resultados de laboratório, feedback sensorial ou dados de testes de campo?
Eu faço a ponte entre Ciência de Dados e Ciência de Alimentos/Agro. Como um Cientista de Dados Certificado pela IBM com formação em Ciência de Alimentos, entendo seus dados desde métricas de Brix, pH e vida útil até testes de ANOVA para painéis sensoriais e produtividade de culturas.
Transformo planilhas de laboratório desorganizadas, dados de testes e resultados de pesquisas em insights estatísticos limpos e relatórios visuais.
O que eu ofereço:
- Dados de laboratório de alimentos e qualidade (pH, vida útil, análise de textura)
- Avaliação sensorial (testes de escala hedônica, resultados de painel)
- Dados de campo agrícola (desempenho de produtividade, comparações de testes)
- Estatísticas avançadas e IA (ANOVA, testes t, PCA, regressão)
- Visualizações personalizadas (box plots, gráficos de barras, mapas de calor)
Entregáveis:
- Conjunto de dados limpo (CSV/Excel)
- Notebook Python comentado (.ipynb)
- Gráficos visuais e relatório de resumo estatístico
Por que me escolher?
Especialização em métricas de alimentos e agricultura, combinada com código Python limpo e comunicação rápida.
Por favor, envie uma mensagem com os detalhes do seu projeto ANTES de fazer o pedido!
Perguntas frequentes
Tradução automática
Em que formato meus dados devem estar?
Aceito arquivos Excel (.xlsx, .xls), CSV, TSV, Google Sheets ou arquivos brutos SPSS.
Você fornece o código usado na análise?
Sim! Cada pedido inclui o Notebook Jupyter completo e documentado (.ipynb) ou código Python para que você possa reproduzir os resultados a qualquer momento.
Você pode ajudar com tamanhos de amostra pequenos ou dados de laboratório ausentes?
Com certeza. Uso técnicas estatísticas robustas em Python para lidar com valores ausentes e testar a normalidade, mesmo com tamanhos de amostra experimentais menores.
