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Crearé modelos predictivos de machine learning
Científico de datos certificado con habilidades en Python, Excel, SQL y ML
Hola, soy Reda El Gadida, científica de datos certificada de Marruecos con 15 meses de formación intensiva en ALX. Me especializo en limpieza de datos, análisis y aprendizaje automático con Excel, SQL...
Nivel 1
Ha cumplido determinados criterios de rendimiento y muestra un gran potencial en la plataforma.
Acerca de este Servicio
Diseño y entreno modelos en Python (Scikit-learn, XGBoost, Random Forest, Regresión logística, Clustering) para ayudarte a clasificar clientes, predecir resultados y descubrir patrones.
Los entregables incluyen un conjunto de datos limpio, modelo entrenado, métricas de evaluación y visualizaciones.
Lo que ofrezco:
- Limpieza y preprocesamiento de datos
- Modelos de clasificación, regresión y clustering
- Comparación y ajuste de modelos
- Informes de precisión (precisión, recall, F1-score)
- Visualizaciones: matriz de confusión, importancia de características, curvas ROC
- Jupyter Notebook y documentación
Nota importante sobre los campos del paquete:
- Preguntas de la encuesta = características/variables analizadas
- Respondientes analizados = filas del conjunto de datos
- Resumen de insights = informe de evaluación
- Visualizar resultados = gráficos/plots
- Análisis de texto libre = NLP (opcional)
- Redacción de preguntas = no incluido
Obtén modelos de ML rápidos, claros y confiables adaptados a las necesidades de tu negocio o investigación.
Nota sobre el campo de Respondientes analizados:
El campo está limitado a un máximo de 1,000.
En este gig, cada unidad se trata como 1,000 filas de datos.
Si tu conjunto de datos es más grande o tiene requisitos especiales, contáctame primero para confirmar el mejor paquete.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Los datos que comparto con ustedes están seguros?
Por supuesto. Tus datos son 100% confidenciales y nunca se comparten. Puedo firmar un NDA si lo solicitas para mayor seguridad.
¿Qué tipo de modelos de machine learning construyes?
Construyo modelos para tareas de clasificación, regresión, clustering y predicción usando Scikit-learn en Python. Ejemplos incluyen regresión logística, árboles de decisión, bosque aleatorio, KNN y SVM.
¿Qué formatos de archivo se aceptan?
Acepto archivos CSV, Excel (.xlsx) y JSON. Si no estás seguro, no dudes en enviarme un mensaje primero.
¿Recibiré el código fuente y el notebook?
Sí, recibirás un Jupyter Notebook limpio y comentado con todos los pasos y el código utilizado en el proceso de construcción del modelo.
¿Qué pasa si mi conjunto de datos tiene más de 500 000 filas o 30 características?
Por favor, envíame un mensaje primero. Revisaré tu dataset y te ofreceré una propuesta personalizada adaptada a tus necesidades.
