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Vou construir modelos de IA, análises preditivas e previsão de séries temporais
Cientista de dados, seus dados são a minha paixão
Sou a Mary Cooper, uma Cientista de Dados dedicada, movida pela paixão de transformar dados brutos em soluções de IA impactantes. Com experiência em Deep Learning e ML, já enfrentei desafios do mundo ...
Sobre este Serviço
Seus dados guardam padrões que podem prever o futuro, detectar riscos e orientar decisões mais inteligentes. Eu crio os modelos que desbloqueiam esses padrões. Não apenas construo modelos, eu crio modelos que funcionam no mundo real, com dados reais e bagunçados, entregando resultados que você pode usar.
O QUE EU CONSTRUO PARA VOCÊ:
Modelos supervisionados de IA para classificação,
regressão e ranking, análises preditivas de churn de clientes,
previsão de preços, pontuação de risco
Previsão de séries temporais de vendas,
preços de ações, planejamento de demanda, métricas esportivas
MINHA TECNOLOGIA:
- Linguagens: Python
- Bibliotecas de IA: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost
- Deep Learning: PyTorch, TensorFlow/Keras
- Dados & Visualização: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Séries Temporais: ARIMA, Prophet, redes LSTM
- Pronto para implantação: exportação de modelos com Pickle/joblib, outputs prontos para REST API
O QUE VOCÊ RECEBE:
- Modelo de IA totalmente treinado e avaliado
- Código Python limpo, bem comentado (.ipynb ou .py)
- Relatório de desempenho do modelo (precisão, F1, RMSE, AUC, conforme aplicável)
- Visualizações: matriz de confusão, importância das features, gráficos de previsão
- Explicação clara dos resultados em português simples
- Arquivo do modelo pronto para implantação
Linguagem de programação:
Python
•
R
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
API do Google Cloud Vision
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
Stata
•
Colab
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual formato de dado preciso fornecer?
Exportação em CSV, Excel, JSON ou SQL — qualquer formato tabular padrão funciona. Para projetos de séries temporais, preciso de um conjunto de dados com uma coluna de data/hora e a variável alvo. Compartilhe o que você tem e eu avalio antes de começar.
Meu conjunto de dados é pequeno / bagunçado / desequilibrado. Ainda assim, você consegue construir um modelo?
Sim. Dados do mundo real quase nunca são perfeitos. Eu trato valores ausentes, outliers, desequilíbrio de classes (SMOTE, ponderação de classes) e features ruidosas em todos os projetos. Um conjunto de dados pequeno e limpo muitas vezes supera um grande e bagunçado com a abordagem certa.
Que tipo de previsão de séries temporais você faz?
Construo modelos de previsão para vendas, demanda, preços financeiros, métricas de desempenho esportivo e qualquer dado sequencial com dependência de tempo. Uso métodos clássicos (ARIMA, Prophet) para interpretabilidade e redes LSTM para padrões complexos e de longo alcance.
Vou conseguir entender e reutilizar o código?
Com certeza. Cada notebook é estruturado, comentado e escrito para ser legível por alguém que não seja o autor original. Incluo explicações em markdown ao longo e uma seção de resumo no final.
Não sei qual tipo de modelo de IA preciso. Você pode orientar?
Isso é totalmente normal — e faz parte do que eu faço. Me diga seus dados, seu objetivo e a decisão que quer tomar, e eu recomendarei a abordagem certa. Sem jargões, apenas orientação clara.
