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Vou construir e implementar pipelines de IA com docker, mlflow e AWS
Analista de Dados: Especialista em Python, Pandas, NumPy e Matplotlib
Sou um Cientista de Dados e tenho experiência em criar projetos de ponta a ponta.
Tenho especialização em EDA e Feature Engineering,
Treino modelos e posso avaliar seu desempenho e precisão analisando...
Sobre este Serviço
Tem um conjunto de dados e precisa de um modelo de aprendizado de máquina funcional que você realmente possa usar em um aplicativo, painel ou fluxo de trabalho de negócios?
Vou levar seu projeto do dado bruto até um modelo ao vivo, implantado, usando práticas modernas de MLOps, não apenas um notebook Jupyter que fica parado sem uso.
O que você recebe:
- Modelo limpo e testado, construído com Python, Pandas e Scikit-learn
- Acompanhamento de experimentos com MLflow, para você sempre saber qual versão tem o melhor desempenho
- Uma API funcional (FastAPI) para que seu modelo possa ser chamado de qualquer app ou site
- Código pronto para produção com documentação clara, sem scripts caixa-preta
Pilha de tecnologia: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, MLflow, DVC, Docker, AWS, FastAPI, Git, GitHub Actions
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido com uma descrição rápida dos seus dados e objetivo. Assim, posso definir o pacote certo e te passar um prazo honesto antes de começarmos.
Vamos transformar seus dados em algo que realmente funcione na produção.
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
•
Colab
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipo de dado devo fornecer?
Qualquer dado relevante para seu projeto de IA — estruturado (CSV, Excel), não estruturado (texto, imagens) ou uma fonte de dados ao vivo (API/banco de dados). Se você não tiver certeza do que é necessário, envie uma mensagem com uma descrição breve do projeto e eu te direi exatamente o que enviar.
Qual deve ser o formato dos dados?
Formatos comuns funcionam bem: CSV, JSON, Excel ou Parquet para dados estruturados; pastas de imagens para projetos de CV. Se seus dados estiverem em um formato diferente, me avise — geralmente consigo trabalhar com eles ou ajudar na conversão.
Como você garante a privacidade e a segurança dos meus dados?
Eu uso seus dados apenas para o escopo deste projeto, nunca compartilho externamente e apago cópias locais após a entrega final, a menos que você peça para eu manter. Se precisar de um NDA formal, fico feliz em assinar antes de começarmos.
Você vai compartilhar os detalhes do meu projeto com alguém?
Não. Os detalhes do seu projeto, dados e código permanecem confidenciais entre nós. Não compartilho trabalhos de clientes publicamente, a menos que você dê permissão explícita (por exemplo, para meu portfólio).
Você fornece o modelo treinado ou só a implantação?
Ambos, dependendo do seu pacote. Posso treinar um modelo do zero usando seus dados ou implantar um modelo que você já treinou — é só me informar qual você precisa quando me enviar uma mensagem.
Você consegue trabalhar com um modelo ou código que eu já tenho?
Sim. Envie seu código/modelo existente e eu integrarei práticas de MLOps (Docker, MLflow, CI/CD, etc.) ao que você já construiu, sem precisar começar do zero.
Qual pacote eu preciso se só quero uma API funcional para meu modelo?
O pacote Standard inclui um endpoint REST com FastAPI, então é o ponto de partida ideal para a maioria das solicitações só de API.
O que acontece se eu precisar de mais revisões do que as incluídas no meu pacote?
Revisões extras podem ser adicionadas como um gig extra, ou posso discutir uma oferta personalizada se as mudanças forem além do escopo original.
Você oferece suporte após a entrega ou é uma implantação única?
O pacote Premium inclui 7 dias de suporte pós-entrega para correção de bugs e ajustes menores. Para os pacotes Basic/Standard, suporte adicional pode ser organizado separadamente, se necessário.
