Haré EDA, IA, ML, NLP y visualización de datos en python
Científico de datos, experto en Python y EDA, IA, ML, DL, NLP
Acerca de este Servicio
Los algoritmos son tan buenos como los datos que les proporcionas.
Hola, soy Aryan, un científico de datos y desarrollador que construye pipelines de datos de principio a fin. No solo limpio hojas de cálculo, sino que creo soluciones de datos inteligentes y completas, desde la extracción de datos en bruto hasta interfaces web interactivas y modelado predictivo.
Mi experiencia incluye:
- Data Wrangling y EDA: Limpieza avanzada, ingeniería de características y análisis estadístico usando Python, Pandas y SQL.
- Dashboards interactivos: Dar vida a los datos mediante desarrollo de interfaces intuitivas e interactivas usando Streamlit.
- Machine Learning: Entrenamiento de modelos predictivos robustos, incluyendo métodos de ensamblaje (LightGBM, CatBoost) para pronosticar tendencias, clasificar datos o predecir resultados.
- Entrega de pipelines completos: Estructuración de código limpio, bien comentado y listo para desplegar.
Ya sea que necesites limpiar rápidamente un conjunto de datos para análisis o construir una arquitectura de machine learning desde cero para predecir tu próximo ciclo de negocio, entrego resultados limpios y listos para producción.
Construyamos algo genial.
Lenguaje de programación:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
Java
Tecnología:
Python
•
TensorFlow
•
PyTorch
•
opencv
•
keras
•
scikit-learn
FAQ
Traducción automática
¿Mis datos se mantienen confidenciales y seguros?
Sí, trato todos los datos de los clientes con estricta confidencialidad. Estoy dispuesto a firmar un NDA si es necesario y elimino permanentemente todos los conjuntos de datos de mi máquina local una vez que el pedido está aprobado y finalizado.
¿Qué formatos de archivo se aceptan?
Puedo trabajar con casi cualquier formato de datos estructurados. Los archivos más comunes que acepto son CSV, Excel (.xlsx), JSON y exportaciones de bases de datos SQL.
¿Cómo entregas el dashboard de Streamlit?
Proporcionaré el script de Python completamente comentado y un archivo requirements.txt para que puedas ejecutarlo fácilmente en tu equipo. Si es necesario, también puedo desplegarlo en Streamlit Community Cloud para que puedas acceder a él mediante un enlace web.
Mi conjunto de datos es muy desordenado y le faltan muchos valores. ¿Está bien?
Por supuesto, los datos del mundo real rara vez son perfectos. Manejar valores faltantes, eliminar duplicados, formatear fechas y estructurar datos caóticos es una parte fundamental de los paquetes de Data Cleaning y EDA que ofrezco.

