Farei análise de dados, limpeza e EDA com python Pandas e numpy


Sobre este Serviço
Tradução automática
Procurando por estruturas de dados limpas, insights confiáveis e código pronto para implantação, ao invés de apenas gráficos básicos?
Sou um praticante de Ciência de Dados focado em transformar dados brutos e desorganizados em pipelines de machine learning funcionais e inteligência de negócios confiável. Minha metodologia central prioriza o manuseio de dados limpo, processamento analítico honesto e fluxos de trabalho reproduzíveis, porque o design matemático por trás do seu processamento determina se seus resultados podem realmente ser confiáveis.
O que eu trago para o seu projeto:
Análise exploratória de dados (EDA): mapeamento completo de parâmetros, análise de distribuição e relatórios estruturais.
Pipelines de machine learning: classificadores de alta precisão construídos com Scikit-learn e XGBoost, otimizados usando validação cruzada rigorosa e ajuste de hiperparâmetros para eliminar vazamento de dados.
Limpeza estrutural complexa: operações vetorizadas via Pandas e NumPy, lidando com dados ausentes de forma estratégica através de imputação mediana resistente a outliers, ao invés de médias simples.
Análise avançada de texto: limpeza personalizada de strings, filtragem de padrões baseada em Regex e expansões estruturais (operações explode) para colunas de texto semi-estruturado.
Documentei cada ciclo de processamento e engenharia
Conheça mais sobre Mustajar Mehdi
Data Scientist, Core Python and ML Pipeline Developer
- A partir dePaquistão
- Membro desdeago. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês
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Perguntas frequentes
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Quais formatos de arquivo você consegue trabalhar?
CSV, Excel, JSON e a maioria dos formatos de dados tabulares mais comuns.
Posso ver exemplos do seu trabalho antes de fazer o pedido?
Sim — confira meus notebooks de portfólio e os walkthroughs de projetos linkados na descrição do meu perfil.
Você lida com grandes conjuntos de dados?
Sim, dentro de limites razoáveis para o nível do pacote. Para conjuntos de dados muito grandes (mais de 100 mil linhas) ou pipelines complexos, envie uma mensagem primeiro para confirmar o escopo.

