Vou realizar análise de dados em python e entregar insights acionáveis

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Raiyan Sayeed
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Sobre este Serviço

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Você tem dados, mas não sabe o que eles estão te dizendo? Eu faço análise exploratória de dados usando Python, Pandas, Matplotlib e Seaborn; transformando conjuntos de dados brutos em gráficos claros e insights acionáveis, entregues em um Jupyter Notebook organizado.


O que eu entrego:

  • Limpeza de dados e tratamento de valores ausentes ou inconsistentes
  • Estatísticas descritivas e análise de distribuição
  • Visualizações estáticas: histogramas, heatmaps, gráficos de barras, scatter plots
  • Resumo escrito das principais descobertas e padrões
  • Jupyter Notebook totalmente documentado com todo o código


Por que me escolher? Tenho uma publicação revisada por pares na conferência IEEE, duas certificações do DataCamp (Data Scientist Certificado e Associate Data Scientist Certificado) e um estágio de pesquisa em um laboratório de IA no Reino Unido. Aplico o mesmo rigor analítico que uso em pipelines de ML de produção em todas as análises.


Eu trabalho com: Conjuntos de dados tabulares em CSV, Excel ou JSON, de qualquer setor.


Nota: Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para compartilhar seu conjunto de dados e descrever o que você quer que seja respondido.

  • Ferramenta

    • caderno Jupyter

  • Tipo de gráfico

    • Comparação
    • Distribuição
    • Padrões
    • relação

Conheça mais sobre Raiyan Sayeed

Raiyan Sayeed

Junior Data Scientist, ML Engineer, Python, ETL Pipelines

  • A partir deBangladesh
  • Membro desdemai. de 2026

  • Idiomas

    Bengali, Inglês
I'm a Data Scientist and Data Engineer, recently graduated from AIUB (CGPA: 3.98/4.00), with a peer-reviewed IEEE conference publication and dual DataCamp certifications — Certified Data Scientist and Certified Associate Data Scientist. I build end-to-end ML pipelines and automated data systems that actually reach production. My work includes live Flask ML apps deployed on Render, an Apache Airflow 3 ETL pipeline with Docker and PostgreSQL, and a deep learning model built during a remote research internship with a UK-based AI lab. Stack: Python, scikit-learn, XGBoost, PyTorch, SQL.

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