Realizaré análisis exploratorio de datos y visualización de datos en python

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Raiyan Sayeed
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Acerca de este Servicio

Traducción automática

¿Tienes datos pero no sabes qué te están diciendo? Realizo análisis exploratorio de datos y visualización de datos usando Python, Pandas, Matplotlib y Seaborn, convirtiendo conjuntos de datos en bruto en gráficos claros y conocimientos útiles, entregados en un Jupyter Notebook limpio.


Lo que entrego:

  • Limpieza de datos y manejo de valores faltantes o inconsistentes
  • Estadísticas descriptivas y análisis de distribución
  • Visualizaciones estáticas: histogramas, mapas de calor, gráficos de barras, diagramas de dispersión
  • Resumen escrito de los hallazgos y patrones clave
  • Jupyter Notebook completamente documentado con todo el código


¿Por qué yo? Tengo una publicación revisada por pares en una conferencia IEEE y doble certificación en DataCamp (Data Scientist Certificado y Asociado en Data Science Certificado), además de una pasantía de investigación en un laboratorio de IA en Reino Unido. Aplico la misma rigurosidad analítica que uso en pipelines de ML en producción a cada análisis.


Trabajo con: conjuntos de datos tabulares en formato CSV, Excel o JSON en cualquier industria.


Nota: Por favor, envíame un mensaje antes de hacer el pedido para compartir tu conjunto de datos y describir qué quieres que se responda.

  • Herramienta

    • Jupyter Notebook

  • Tipo de gráfico

    • Comparación
    • Distribución
    • Patrones
    • relación

Conoce a Raiyan Sayeed

Raiyan Sayeed

Junior Data Scientist, ML Engineer, Python, ETL Pipelines

  • DeBangladesh
  • Miembro desdemay 2026

  • Idiomas

    Bengalí, Inglés
I'm a Data Scientist and Data Engineer, recently graduated from AIUB (CGPA: 3.98/4.00), with a peer-reviewed IEEE conference publication and dual DataCamp certifications, Certified Data Scientist and Certified Associate Data Scientist. I build end-to-end ML pipelines and automated data systems that actually reach production. My work includes live Flask ML apps deployed on Render, an Apache Airflow 3 ETL pipeline with Docker and PostgreSQL, and a deep learning model built during a remote research internship with a UK-based AI lab. Stack: Python, scikit-learn, XGBoost, PyTorch, SQL.

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