Eu vou, sou bom em ciência de dados
Cientista de dados
Sobre este Serviço
Olá! Sou Shivam Shukla, um cientista de dados apaixonado por inteligência artificial, aprendizado de máquina, e soluções baseadas em dados.
Especializo-me em criar soluções alimentadas por IA usando Large Language Models (LLMs), IA Generativa, Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural (PLN). Meu objetivo é transformar dados brutos em insights acionáveis e sistemas inteligentes.
O que ofereço:
- Desenvolvimento e otimização de modelos Machine Learning de ponta a ponta
- Aplicações de IA Generativa (Chatbots, ajuste fino de LLMs, Engenharia de Prompt)
- Projetos de Visão Computacional (classificação de imagens, detecção de objetos)
- Tarefas de PLN (análise de texto, sumarização, análise de sentimento)
- Implantação de API & Web App usando Flask ou Streamlit
- Pré-processamento de dados, Análise Exploratória de Dados (EDA) e Visualização
️ Pilha de Tecnologias:
Python | C++ | TensorFlow | PyTorch | Scikit-learn | OpenCV | SQL | MongoDB | Streamlit | Flask
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
opencv
•
fluxo tensor
•
MLflow
•
Colab
Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
P1: O que você precisa de mim para começar?
Para começar seu projeto, vou precisar de uma descrição clara do seu objetivo (por exemplo, previsão, classificação, chatbot, etc.), acesso a quaisquer conjuntos de dados (se disponíveis) e quaisquer requisitos específicos, como tipo de modelo desejado ou formato de implantação (API Flask, app Streamlit, etc.).
Q2: Você pode me ajudar a escolher a abordagem de IA ou ML certa para meu problema?
Com certeza! Vou analisar seu problema e recomendar a melhor abordagem — seja um modelo tradicional de ML, uma rede de deep learning ou uma solução de IA Generativa usando LLMs.
Q3: Você explicará o modelo e os resultados após a entrega?
Sim! Sempre forneço uma explicação técnica breve de como o modelo funciona, métricas de desempenho e interpretação dos resultados, para que você compreenda totalmente sua solução de IA.
Q4: Você fornece documentação e comentários no código?
Sim — todo o código é bem documentado e inclui comentários para maior clareza. Também posso fornecer um arquivo README ou relatório explicando a configuração e a funcionalidade do modelo.
Q5: Você oferece suporte para implantação do modelo?
Sim, posso ajudar a implantar seu modelo treinado como uma API Flask ou um web app Streamlit e até ajudar com hospedagem na nuvem (AWS, Azure ou Google Cloud), se necessário.

