Vou criar modelos personalizados de aprendizado de máquina e deep learning em python
Cientista de dados e desenvolvedor de IA
Sobre este Serviço
Você quer transformar conjuntos de dados complexos em previsões precisas, previsões automatizadas ou modelos de Machine Learning prontos para produção?
Eu crio pipelines de Data Science e Machine Learning robustos e de alto desempenho em Python, projetados para confiabilidade no mundo real, alta precisão e insights acionáveis para o seu negócio.
️ O QUE EU CONSTRUO & ENTREGUE:
1. Modelagem preditiva & Machine Learning:
Classificação & Regressão (cancelamento de clientes, pontuação de leads, detecção de fraude, previsão de preços)
Previsão de séries temporais (previsão de vendas, tendências de estoque/inventário com Prophet & ARIMA)
Clusterização & Segmentação de clientes (K-Means, DBSCAN)
2. Pré-processamento de dados & Engenharia avançada de features:
Tratamento de valores ausentes, outliers, desequilíbrio (SMOTE) e codificação.
Análise estatística de dados & visualizações interativas (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
3. Otimização & validação de modelos:
Ajuste de hiperparâmetros (GridSearchCV, Optuna) para obter a pontuação máxima F1/ROC-AUC.
Validação cruzada para eliminar overfitting.
4. Implantação em produção & dashboards:
Exportação de modelos (.pkl / .onnx) com endpoints de REST API (FastAPI) ou dashboards interativos Streamlit.
Cada entrega inclui código limpo, totalmente comentado, e documentação.
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
fluxo tensor
•
Excel
•
Colab
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que preciso fornecer para começar?
Você precisa compartilhar seu conjunto de dados em CSV, Excel ou qualquer formato estruturado, junto com uma breve explicação das suas necessidades e o resultado esperado.
Que tipo de problemas você consegue resolver com ML?
Posso ajudar com previsão, classificação, clustering, análise de churn, recomendações e muito mais.
Em que formato vou receber o projeto final?
Você vai receber um Jupyter Notebook limpo e bem documentado (.ipynb), arquivos fonte em Python (.py), artefatos do modelo treinado e instruções de como executá-los.
Você consegue trabalhar com conjuntos de dados desorganizados ou não estruturados?
Sim! Limpeza de dados, tratamento de valores ausentes, detecção de outliers e engenharia de features fazem parte do meu fluxo de trabalho.
