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Vou construir e avaliar projetos de ML em Python para modelagem preditiva
Cientista de dados
Olá! Sou um profissional apaixonado por Machine Learning e Ciência de Dados, com graduação em Ciência da Computação e certificado pela IBM em Data Science. Tenho uma base sólida em Python, Limpeza de ...
Sobre este Serviço
Transforme dados brutos em insights acionáveis usando técnicas avançadas de Ciência de Dados e Machine Learning baseadas em Python.
Seja você uma startup, acadêmico ou empresa, eu entrego:
- Limpeza e Pré-processamento de Dados remover duplicatas, lidar com valores ausentes e formatar dados para ML
- Análise Exploratória de Dados (EDA) resumos visuais, análise de correlação e insights sobre recursos
- Engenharia e Seleção de Recursos criar recursos preditivos e reduzir dimensionalidade
- Modelos de Machine Learning regressão, classificação, clustering e previsão de séries temporais
- Avaliação e Otimização de Modelos divisão treino/teste, validação cruzada, ajuste de hiperparâmetros, curva ROC, acurácia e matriz de confusão
- Análise Preditiva insights prospectivos e previsão de negócios
- Scripts Python personalizados ou Jupyter Notebooks, com opção de código pronto para produção e relatórios
Ferramentas: Python (Pandas, NumPy), scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, Jupyter Notebook
Entregáveis incluem:
Conjunto de dados limpo e conjunto de recursos processados
Jupyter Notebook totalmente documentado ou script .py
Resultados visualizados e métricas de avaliação
Relatório resumido opcional (.pdf ou .docx) com recomendações
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
APIs:
Reconhecimento visual IBM Watson
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
Excel
•
Colab
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa para começar meu projeto?
Preciso do seu dataset (CSV, Excel ou SQL), uma declaração clara do problema ou objetivo (por exemplo, previsão, classificação, análise) e quaisquer requisitos específicos (por exemplo, algoritmos ou métricas preferidas).
Quais algoritmos de aprendizado de máquina você usa?
Utilizo uma variedade de algoritmos de ML, incluindo Regressão Linear, Regressão Logística, Árvores de Decisão, Floresta Aleatória, SVM, KNN, XGBoost e K-Means, Aprendizado de Conjunto, dependendo das necessidades do seu projeto.
Você pode ajudar com projetos acadêmicos ou de pesquisa em ciência de dados?
Sim! Ofereço suporte para projetos acadêmicos e de pesquisa envolvendo análise de dados, modelos de ML e visualizações — totalmente explicados e documentados.
Você fornece código e documentação?
Sim, entrego código Python limpo (em Jupyter Notebook ou formato .py) e documentação ou relatórios opcionais explicando as etapas, análises e resultados. No entanto, isso depende do pacote que você escolher.
