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Eu farei limpeza, organização e análise estatística profissional de dados
bioinformática
Bioinformata experiente (mais de 10 anos) com formação em biologia molecular e ampla expertise em análise de dados de NGS, especialmente em detecção de variantes somáticas e genômica de câncer. Experi...
Sobre este Serviço
Pare de lutar com dados bagunçados. Vamos deixá-los prontos para análise.
A limpeza de dados é 80% do trabalho, mas é a etapa mais crítica para qualquer insight científico ou de negócios. Seja com CSVs inconsistentes, arquivos Excel desorganizados ou conjuntos de dados biológicos complexos (RNA-seq/Clínico), eu transformarei seu 'lixo' em dados de alta qualidade e estruturados.
Por que escolher este serviço?
- Fluxo de trabalho reproduzível: Forneço scripts R limpos e comentados.
- Precisão científica: Entendo distribuição de dados, outliers e normalização.
- Eficiência: De junções simples a transformações complexas de dados aninhados.
O que eu ofereço:
- Organização: Arrumar, mesclar (Junções), pivotar (formato Long/Wide).
- Limpeza: Lidar com valores ausentes (Imputação), detecção de outliers e padronização de unidades.
- Estatísticas & Modelagem: Estatísticas descritivas, ANOVA/Testes t ou Modelagem preditiva.
- Especialidade em Bio: Remoção de efeito de lote, transformações logarítmicas e mapeamento de metadados.
Plataforma:
Outros
Tecnologia de desenvolvimento:
RStudio
Especialidade:
Formatação
•
Tabelas dinâmicas
•
Funções
•
Painel
•
Limpeza
Perguntas frequentes
Tradução automática
Com quais formatos de arquivo você trabalha?
Eu trabalho com quase todos os formatos de dados padrão, incluindo CSV, Excel (.xlsx) e TSV. Para meus clientes científicos, também trabalho com arquivos FASTA, FASTQ e GFF/GTF, se precisarem de extração de metadados ou reformatagem.
Você fornece o código (script R)?
O nível Premium inclui o script completo, comentado (R ou Python) como entrega padrão. Para os níveis Basic e Standard, posso fornecer o script como um Gig Extra, se quiser ver os passos exatos que realizei.
Meu conjunto de dados tem muitas "Valores Ausentes" (NAs). Como você lida com isso?
Depende do seu objetivo! Posso fazer exclusão por lista (removendo linhas), imputação pela média/mediana ou imputação avançada com K-Nearest Neighbors (KNN) para manter o tamanho da amostra alto e a integridade estatística.
O que exatamente é "Data Wrangling"?
É o processo de transformar dados "desorganizados", onde variáveis são cabeçalhos, múltiplas observações estão em uma célula ou conjuntos fragmentados, em um formato limpo, pronto para análise (frequentemente chamado de "Dados Organizados").
