Crearé un proyecto completo de ciencia de datos en python,r,spss

Puedo ayudarlo a construir, implementar o extraer información importante de sus datos que puede ayudarlo a aumentar el ROI de su negocio , mi experiencia incluye trabajar en artículos de investigación, implementación de proyectos en la nube y construcción, implementación de aprendizaje automático / limpieza de datos / procesamiento de datos / visualización de datos.

Usabilidad de las herramientas:

• Jupyter, Spyder, AWS Sagemaker con PySpark o un clúster de Python alojado en una instancia EC2, GCP Vertex, Azure Machine Learning Studio, Kibana

Lenguaje: Python, R, Scala, NOSQL

Cobertura de modelos de aprendizaje automático:

modelos de aprendizaje supervisado

• Regresión logística
• Árboles de decisión
• Bosque aleatorio
• XGBoost
• Métodos de amplificación de conjunto
• Métodos de embolsado de conjuntos
• Redes neuronales
• Métodos basados en regresión regresión lineal
• Métodos de detección de valores atípicos utilizando el modelo de máquina de vectores de soporte

modelos de aprendizaje semisupervisados

• Aprendizaje positivo sin etiquetas
• Gansos
• Confianza positiva
• Métodos etiquetados basados en gráficos

modelos de aprendizaje no supervisado

• métodos de agrupamiento como K-means, DBSCAN, modelo de mezcla gaussiana

Métodos de aprendizaje profundo para reconocimiento facial, clasificación de imágenes y aprendizaje por transferencia.

Métodos de PNL que utilizan KeyBert, BERT, TF-IDF para la implementación de modelos de categorización y clasificación de texto