Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Parece que este servicio está en espera
Preprocesaré, limpiaré y prepararé tu conjunto de datos en python
Pakistán
Hablo Inglés, Urdu
¡Hola!
Soy Aminah y estoy encantada de tener la oportunidad de trabajar contigo en Fiverr. Siempre estoy disponible para discutir tu proyecto, responder preguntas o brindarte orientación. No dudes e...
Acerca de este Servicio
¿Te cuesta lidiar con conjuntos de datos desordenados que frenan tus proyectos de machine learning o data science?
Te ayudaré a preprocesar, limpiar y transformar tu conjunto de datos en Python para que esté listo para modelar con precisión y obtener insights poderosos.
Mis servicios incluyen:
- Gestionar valores faltantes (imputación, eliminación, reemplazo)
- Codificación de datos categóricos (Label Encoding, One-Hot, Ordinal)
- Escalado y normalización (StandardScaler, MinMaxScaler)
- Detección y tratamiento de outliers
- Ingeniería y transformación de características (log, Box-Cox, características de fechas)
- Reducción de dimensionalidad (PCA y más)
- Preparación del conjunto de datos para Modelos de Machine Learning, Deep Learning y AI
¿Por qué elegirme?
️ Gran experiencia en Python, Pandas, NumPy, scikit-learn
️ Código limpio y bien documentado para reproducibilidad
️ Entrega rápida y satisfacción total del cliente
️ Paquetes flexibles (limpieza básica y preprocesamiento avanzado para ML)
¡Convirtamos tus datos en conjuntos listos para usar y de alta calidad!
FAQ
Traducción automática
¿Qué formatos de archivo se aceptan?
Trabajo con archivos CSV, Excel, JSON y de texto.
¿Puedes preparar el conjunto de datos para frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch, Keras)?
¡Sí! Preprocesaré tu conjunto de datos para que esté listo para cualquier framework de ML/DL.
¿También proporcionas el script/código en Python?
Sí, proporciono código en Python limpio y bien documentado para que puedas reutilizarlo.
¿También construirás el modelo de ML?
Este servicio se centra en el preprocesamiento del conjunto de datos. La construcción del modelo puede discutirse como una oferta personalizada.
