Vou limpar seu conjunto de dados e entregar insights acionáveis para o seu negócio
Cientista de dados, Engenheiro de soluções IA, Especialista em IA agentic
Sobre este Serviço
Seu dado bruto está impedindo seu negócio de tomar decisões melhores?
Dados de má qualidade levam a insights errados, modelos que não funcionam e perda de tempo. Eu transformo seu conjunto de dados bagunçado e não estruturado em dados limpos, prontos para análise, com insights claros de negócios que você pode agir imediatamente.
O que eu entrego:
1. Limpeza Profissional de Dados
Remover duplicatas, corrigir valores ausentes e erros de formatação
Detectar e tratar outliers para evitar resultados distorcidos
Padronizar tipos e estruturas de dados para maior precisão
2. Análise Exploratória de Dados (EDA)
Descobrir tendências, padrões e correlações escondidas nos seus dados
Identificar quais variáveis realmente impactam os resultados do seu negócio
Visualizar insights principais com gráficos claros e profissionais
3. Engenharia de Recursos
Codificar, escalar e transformar variáveis para prontidão em ML
Criar novas features relevantes a partir de colunas existentes
Entregar um conjunto de dados totalmente preparado para modelos
Por que trabalhar comigo:
Estudante de último ano de Engenharia de IA com experiência em projetos reais
Entreguei análises em conjuntos de dados com mais de 1.500 linhas do mundo real
Código Python limpo, documentado, usando Pandas, Seaborn
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que preciso fornecer para começar?
Por favor, envie seu conjunto de dados em formato CSV, Excel ou SQL junto com uma breve descrição dos seus objetivos. Se você tiver perguntas específicas que quer que a Análise Exploratória de Dados (EDA) responda, sinta-se à vontade para listá-las!
Quais ferramentas você usa para limpeza de dados e EDA?
Eu principalmente uso Python com bibliotecas poderosas como Pandas e NumPy para manipulação de dados, e Matplotlib ou Seaborn para visualizações de dados de alta qualidade.
Você consegue lidar com conjuntos de dados muito bagunçados e com valores ausentes?
Sim! Essa é minha especialidade. Uso técnicas avançadas de imputação (média, mediana, moda ou preenchimento preditivo) e detecção de outliers para garantir que seus dados estejam consistentes e prontos para análise.
O que é "Feature Engineering" e por que eu preciso disso?
Feature Engineering é o processo de criar novas variáveis a partir dos seus dados brutos para ajudar os modelos de Machine Learning a terem um desempenho melhor. Por exemplo, transformar uma coluna "Data" em "Dia da Semana" ou "É Feriado". Isso agrega um valor significativo aos seus modelos preditivos.
O que significa "100 itens limpos" nos seus pacotes?
Na categoria de Limpeza de Dados, a Fiverr define um mínimo de 100 itens. Eu considero esses "itens" como pontos de dados ou linhas. Meu pacote Básico foi criado para fornecer limpeza de alta qualidade e EDA para conjuntos de dados padrão. Se seu arquivo tiver várias milhares de linhas, não se preocupe—posso lidar com isso dentro do pacote listado.
Vou receber o código-fonte?
Com certeza. Eu entregarei um Jupyter Notebook bem documentado (.ipynb) ou um script Python para que você possa ver exatamente como os dados foram transformados e recriados no futuro.
Meus dados estão seguros com você?
Sim, levo a privacidade dos dados muito a sério. Seus dados serão usados apenas para o escopo do projeto e serão excluídos do meu sistema assim que o pedido for concluído e aceito.

