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Preprocesaré y prepararé tus datos para machine learning en python
Acerca de este Servicio
¿Necesitas que tus datos estén limpios, estructurados y listos para Machine Learning?
Los datos en bruto a menudo contienen la clave para obtener insights poderosos, pero solo si se procesan correctamente. Me especializo en construir pipelines de datos robustos y listos para producción usando Python, Pandas y Scikit-Learn.
Mis servicios:
- Limpieza de datos: Manejo de valores faltantes, duplicados y formatos inconsistentes.
- Preprocesamiento avanzado: Eliminación de outliers, codificación de características y normalización/escala de datos.
- Ingeniería de características: Creación de características de alto impacto para mejorar el rendimiento del modelo.
- Datos listos para entrenar: Divisiones estructuradas de Train/Test/Validation.
- Preparación para visión por computadora: Organización y redimensionamiento de datasets para pipelines de deep learning.
¿Por qué trabajar conmigo?
- Código limpio y bien documentado (Jupyter Notebooks).
- Prácticas estándar de la industria para pipelines escalables.
- Enfoque profesional en la integridad de los datos.
Convirtamos tus datos en un activo confiable. ¡Contáctame hoy para discutir tu proyecto!
Lenguaje de programación:
Python
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Colab
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Otros
Marcos:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
•
Panda
•
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
Excel
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar el dataset antes de hacer un pedido?
Sí, comparte primero una muestra o el dataset completo conmigo. Esto me permite evaluar la calidad, entender tus objetivos y asegurar que puedo entregar los resultados exactos que necesitas.
¿En qué formato recibiré los datos procesados?
Normalmente entrego los datos limpios en el formato original (CSV, Excel, etc.) junto con un Jupyter Notebook que contiene toda la pipeline de Python documentada y utilizada para procesarlos.
¿Puedes manejar datasets de imágenes para proyectos de visión por computadora?
¡Por supuesto! Estoy preparando datasets de imágenes, incluyendo organización de carpetas, redimensionamiento, normalización y aplicación de aumentos usando OpenCV o workflows de TensorFlow/Keras.
