Haré EDA y construiré un modelo de machine learning en Jupyter Notebook

¿Necesitas un análisis exploratorio de datos limpio y un modelo de machine learning funcional para tu proyecto, tarea o investigación sin la carga de implementación?

Entrego notebooks de Jupyter completamente documentados que cubren:

limpieza y preprocesamiento de datos (valores faltantes, codificación, valores atípicos)

Análisis exploratorio de datos con visualizaciones claras (matplotlib/seaborn)

ingeniería y selección de características

construcción de modelos de clasificación o regresión (Regresión logística, Random Forest, KNN, etc.)

evaluación del modelo con precisión, matriz de confusión y otras métricas relevantes

Comentarios claros y explicaciones en markdown a lo largo del notebook, fáciles de entender, incluso si estás aprendiendo

Esto es perfecto para:

- tareas universitarias y proyectos semestrales

- artículos de investigación que necesitan una sección de modelo/resultados

- construcción de portafolio para estudiantes de ciencia de datos

- prototipado rápido antes de la implementación completa

He trabajado con múltiples conjuntos de datos como rotación de clientes, aprobación de préstamos, predicción de costos de seguros, clasificación de ingresos y más, siempre con código limpio y simple que es fácil de seguir y explicar en una viva o presentación.

Envíame tu conjunto de datos y requisitos, y te entregaré un notebook que realmente puedas entender y usar.