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Construiré un modelo de aprendizaje automático para predicción y clasificación
Analista de Datos Certificado por Google, Experto en Python y Dashboard
Hola, soy Rana Hanzlah Yasir. Como Analista de Datos Certificado por Google, convierto datos desordenados en ideas claras para tu negocio.
Me especializo en: limpiar y combinar archivos de Excel o CS...
Acerca de este Servicio
Deja que tus datos predigan el futuro.
Como Profesional de Datos Certificado por Google, utilizo Python y Scikit-Learn para construir modelos de Machine Learning que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.
Ya sea que necesites predecir números de ventas (Regresión) o clasificar abandono de clientes (Clasificación), construyo modelos que son precisos, robustos y explicables.
Lo que puedo hacer por ti:
- Predicción (Regresión): pronostica ventas, precios de bienes raíces o demanda de inventario.
- Clasificación: predice resultados de "Sí/No" (por ejemplo, ¿comprará este cliente? ¿Es esta transacción fraudulenta?).
- Clustering: agrupa a tus clientes en segmentos (K-Means) para marketing dirigido.
Mi stack tecnológico:
- Python: Scikit-Learn, Pandas, NumPy.
- Evaluación: Matriz de confusión, ROC-AUC, RMSE, R-Cuadrado.
- Entrega: Un cuaderno Jupyter limpio con comentarios que explican cada paso.
¿Por qué elegirme? Realizo Feature Engineering para asegurar que el modelo funcione en datos nuevos, y explico los resultados para que puedas usarlos.
Por favor, envíame tu dataset antes de hacer el pedido. Nota: NO hago Deep Learning (Redes Neuronales) para este gig.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
Excel
•
Colab
FAQ
Traducción automática
¿Qué debo proporcionar para comenzar?
Debes tener un conjunto de datos (Excel, CSV, SQL) con datos históricos. Para que Machine Learning funcione, los datos deben estar etiquetados (por ejemplo, si quieres predecir "Churn", tus datos pasados deben mostrar qué clientes abandonaron y cuáles no).
¿Puedes garantizar un 100% de precisión?
Ningún Científico de Datos honesto puede garantizar un 100% de precisión. El rendimiento del modelo depende completamente de la calidad y los patrones en tus datos. Sin embargo, uso técnicas avanzadas (Feature Engineering, ajuste de hiperparámetros) para obtener la mayor precisión posible para tu conjunto de datos específico.
¿Haces Deep Learning, NLP o reconocimiento de imágenes?
No. Este gig es estrictamente para datos tabulares (hojas de cálculo/SQL) usando Scikit-Learn / Statsmodels (Regresión, Clasificación, Clustering). No construyo chatbots, modelos de visión por computadora ni redes neuronales en este gig.
¿Cómo será la entrega final?
Recibirás un cuaderno Jupyter (.ipynb) que contiene todo el código, pasos de entrenamiento del modelo y métricas de evaluación. También proporciono un resumen explicando qué características (variables) fueron más importantes para la predicción.
