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Haré ciencia de datos en python, limpieza de datos y aprendizaje automático
Desarrollador técnico y estratega creativo
Desarrollador técnico y estratega creativo: Hola, soy Himesh Mehta. Conecto la ingeniería compleja con la ejecución creativa. Con experiencia en Python, AI/ML y MongoDB, construyo soluciones eficiente...
Acerca de este Servicio
Bienvenido a mi servicio profesional de Ciencia de Datos e Ingeniería en Python
¿Necesitas un desarrollador para limpiar conjuntos de datos desordenados, construir modelos de ML robustos o diseñar lógica de recomendación personalizada? Entrego código limpio, listo para producción para desbloquear insights.
LO QUE OFREZCO :
1. LIMPIEZA Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS (Pandas, NumPy)
- Formateo estructural y conversión de tipos
- Manejo de valores faltantes, duplicados y outliers
- Pipeline de ingeniería de características
2. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS (Matplotlib, Seaborn)
- Gráficos de datos de alta calidad y resúmenes estadísticos
- Identificación de correlaciones y tendencias
3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y ALGORITMOS (Scikit-Learn)
- Creación, entrenamiento, evaluación y ajuste de modelos
- Lógica personalizada (incluyendo sistemas de recomendación)
4. DESPLIEGUE Y DOCUMENTACIÓN
- Jupyter Notebooks limpios (.ipynb) o scripts en Python (.py)
- Integración API y configuración de despliegue en la nube
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer un pedido para discutir el tamaño de tu dataset y tus objetivos técnicos. ¡Construyamos algo eficiente juntos!
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
Q1: ¿Qué formatos de archivo aceptas para los datasets?
A: Acepto casi todos los formatos de datos estándar, incluyendo CSV, Excel (.xlsx, .xls), JSON, volcados de bases de datos SQL y archivos de texto plano. Si tus datos están en un formato no convencional, ¡envíame un mensaje primero!
P2: ¿Qué entregables recibiré al finalizar el proyecto?
A: Dependiendo de tu paquete, recibirás el código fuente completo como un script limpio en Python (.py) o un Jupyter Notebook estructurado (.ipynb) con notas en markdown. Los niveles superiores también incluyen documentación completa del modelo, registros de rendimiento y archivos de despliegue.
Q3: ¿Puedes trabajar con datos empresariales a gran escala o desordenados?
A: Sí, absolutamente. Me especializo en preprocesamiento intensivo de datos y formateo estructural. Limpiaré anomalías, corregiré inconsistencias internas y diseñaréé características para que el dataset esté completamente listo para análisis o entrenamiento de modelos.
Q4: ¿Manejas tareas personalizadas de machine learning como sistemas de recomendación?
A: ¡Claro! Puedo construir modelos de machine learning personalizados adaptados a tu aplicación específica, incluyendo clasificación, regresión, clustering y lógica de recomendación basada en tus datos operativos.
