Eu vou construir modelos de regressão e classificação usando python
Cientista de dados
Sobre este Serviço
Eu entrego soluções profissionais de ciência de dados e aprendizado de máquina usando Python. Seja para limpeza de dados, análise exploratória, modelos preditivos ou pipelines completos de ML, posso ajudar.
O que eu ofereço:
Pré-processamento de dados (valores ausentes, outliers, engenharia de features)
Análise exploratória de dados (EDA) com insights visuais
Modelos de aprendizado de máquina: regressão, classificação, clustering
Avaliação de modelos (acurácia, precisão, recall, F1, R², MSE)
Seleção de features e ajuste de hiperparâmetros
Documentação clara do modelo e código fonte (Jupyter/Colab)
Meu processo:
- Entender seu objetivo e seus dados
- Limpar e preparar seu conjunto de dados
- Construir e testar múltiplos modelos
- Entregar o melhor modelo junto com previsões e relatório
Por que me escolher:
Comunicação honesta — te direi se seu projeto se encaixa nas minhas habilidades
Respostas rápidas em horas
Código Python limpo e comentado (Pandas, Scikit-learn, Matplotlib)
Revisões até você ficar satisfeito
Antes de pedir: envie uma mensagem com o tamanho do seu dataset e seu objetivo. Confirmarei se sou a pessoa certa para seu projeto.
Vamos transformar seus dados em decisões.
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Linguagem de programação:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Outros
APIs:
Outros
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
Excel
•
Colab
•
RStudio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você trabalha com grandes conjuntos de dados?
Eu trabalho melhor com conjuntos de dados de até 50 MB ou 50.000 linhas. Se seus dados forem maiores, envie uma mensagem antes de pedir para discutirmos.
Quais modelos de machine learning você usa?
Eu uso Scikit-learn para regressão (Regressão Linear, Floresta Aleatória), classificação (Regressão Logística, SVM, Floresta Aleatória) e clustering (K-Means). Posso testar vários modelos e escolher o melhor para seus dados.
Vou receber o código-fonte?
Sim, todos os pacotes incluem o notebook completo em Python (.ipynb) com código limpo e comentado, para que você possa ver e reutilizar tudo que fiz.
E se eu não estiver satisfeito com os resultados?
Ofereço revisões gratuitas com base no seu pacote (1 para Básico, 2 para Padrão & Premium). Se algo não estiver certo, me diga o que corrigir e eu ajustarei.

