Vou construir modelos de detecção de anomalias e análise de outliers em python

Spikes incomuns, padrões fraudulentos ou irregularidades em sensores estão corrompendo seus dados? Eu ajudo empresas e pesquisadores a descobrir padrões ocultos construindo modelos robustos de detecção de anomalias e análise de outliers em Python.

Se você tem transações financeiras, métricas de séries temporais, logs ou dados tabulares de negócios, eu desenvolvo pipelines de machine learning personalizados, adaptados ao seu problema específico.

O que posso fazer por você:

• Detecção estatística de outliers: Z-Score, IQR, distância de Mahalanobis
• Modelos de machine learning: Isolation Forest, One-Class SVM, Local Outlier Factor (LOF), DBSCAN
• Deep Learning & PyOD: Autoencoders, LSTM para dados sequenciais/tempo, biblioteca PyOD
• Limpeza de dados & EDA: Engenharia de features, tratamento de valores ausentes e normalização
• Relatórios visuais: Gráficos interativos com Plotly/Matplotlib destacando as anomalias detectadas
• Pronto para implantação: Notebooks Jupyter limpos, scripts Python reutilizáveis ou endpoints FastAPI

Por que trabalhar comigo?

• Código limpo, bem comentado e reproduzível
• Entrega rápida e comunicação clara
• Foco na precisão do negócio, não apenas em modelos teóricos

Nota: Cada dataset é único! Por favor, me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que possamos discutir o formato dos seus dados e os objetivos do projeto.