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Vou construir um modelo de previsão com validação estatística completa
Cientista de dados
Estatístico com experiência em todos os processos de análise necessários, desde limpeza de dados, transformação, estatísticas descritivas, modelagem e compartilhamento de insights. Especializado em pi...
Sobre este Serviço
Executar código para ajustar um modelo e obter alguns resultados não é difícil, mas isso é inútil se você não puder confiar nele.
A maioria dos "analistas de dados" consegue apenas ajustar modelos, mas não entende a matemática e os algoritmos por trás que acontecem com esses modelos para chegar a uma previsão final.
Eu construo modelos de aprendizado de máquina supervisionado (classificação ou regressão) com o rigor estatístico que separa previsões confiáveis de enganosas. Isso significa validação adequada, relato honesto de desempenho e resultados que você realmente pode explicar para os stakeholders.
Meu objetivo é entregar um modelo que você possa implantar, defender e usar para tomar decisões, não apenas para mostrar a métrica mais bonita no conjunto de treinamento ou teste.
O que está incluído: Cada etapa e técnica necessárias para obter um modelo confiável usando seus dados, podendo incluir limpeza e preparação, análise exploratória, codificação categórica, ... até ajustar, validar e otimizar o modelo para torná-lo robusto.
Posso trabalhar em Python ou R, e apresentarei código limpo, bem comentado e reproduzível.
Linguagem de programação:
Python
•
R
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
fluxo tensor
•
Excel
•
RStudio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você garante um nível de precisão específico?
Não, e você deve desconfiar de quem garante. O desempenho do modelo depende da qualidade dos dados e da natureza do problema. O que eu garanto é avaliação honesta, metodologia de validação adequada e uma explicação clara do que o modelo pode e não pode fazer.
O que você precisa de mim para começar?
Um conjunto de dados, uma descrição do alvo de previsão e das features disponíveis, e o contexto de como o modelo será usado. Quanto mais contexto, melhor posso construir o pipeline para o modelo.
Meus dados são confidenciais. É seguro compartilhar?
Eu trato todos os dados do cliente com confidencialidade rigorosa e os uso exclusivamente para o escopo de trabalho acordado. Anonimizo os dados se necessário. Assim que o trabalho é concluído, excluo quaisquer dados relacionados.
