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Realizaré análisis exploratorio de datos con visualización.
Soy Analista de Datos e Ingeniero de ML con 1 año de experiencia
Tus datos están allí llenos de respuestas que no estás obteniendo.
¿Hojas de cálculo desordenadas, un modelo que se rompió o números que nadie ha tenido tiempo de analizar? Soy Ishrat, Analista de Da...
Acerca de este Servicio
¿Tienes datos en bruto y desordenados y necesitas ideas claras y accionables?
Convertiré tu conjunto de datos en un informe profesional de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) que revela patrones, tendencias y valores atípicos para que puedas tomar decisiones confiadas y basadas en datos.
Me especializo en análisis de datos de principio a fin usando Python, desde limpieza y preprocesamiento de datos hasta visualización avanzada de datos y resúmenes estadísticos. Ya seas fundador de una startup, investigador o analista de negocios, te ayudaré a entender exactamente qué te dicen tus datos.
Lo que ofrezco:
- Limpieza y preprocesamiento de datos (manejo de valores faltantes, duplicados, valores atípicos)
- Análisis exploratorio de datos (EDA) con desgloses estadísticos claros, visualización de datos usando Python (Matplotlib, Seaborn)
- Análisis de correlación, verificaciones de distribución e identificación de tendencias
- Tableros interactivos
- Informe de resumen de ideas con recomendaciones para el negocio
- Análisis de características para preparar tu conjunto de datos para machine learning
Lenguaje de programación:
Python
Tecnología:
Jupyter Notebook
Tipo de análisis:
Análisis descriptivo
Herramientas:
Pandas
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de examinar tus datos en bruto y desordenados para obtener resultados con ideas útiles.
¿Qué es la limpieza de datos?
La limpieza de datos es el proceso de limpiar los datos en bruto, lo que incluye manejar valores faltantes en el conjunto de datos y eliminar filas y columnas no deseadas.
¿Qué es EDA?
EDA significa análisis exploratorio de datos. Incluye la limpieza, eliminación de valores atípicos y análisis de los datos antes de usarlos para entrenar un modelo de machine learning.
¿Por qué es importante el análisis exploratorio de datos antes de entrenar un modelo de machine learning?
Porque si no realizas EDA, el conjunto de datos tendrá datos innecesarios y valores atípicos que harán que el modelo no se ajuste bien o se ajuste demasiado, lo que resulta en salidas incorrectas del modelo.
¿Cómo haces EDA?
Realizaré EDA usando Python, donde llevaré a cabo todos los procesos necesarios y agregaré mi experiencia personal para hacer un mejor EDA.
