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Haré análisis estadístico de datos en python y sql
Analista de datos
Soy analista de datos y estudiante de estadística con una sólida base en transformar datos complejos en ideas claras y útiles. Actualmente en mi cuarto semestre, combino la teoría estadística con la c...
Acerca de este Servicio
¿Quieres convertir datos en bruto en ideas útiles? ¡Puedo ayudarte!
Los datos solo son valiosos si puedes interpretarlos. Me especializo en limpieza profesional de datos, análisis estadístico y visualización usando Python y SQL. Ya sea datos empresariales o de investigación, entrego resultados precisos y claros.
Lo que ofrezco:
- Limpieza de datos: Eliminar duplicados y manejar valores faltantes usando Python (Pandas).
- Análisis estadístico: Pruebas de hipótesis (T-tests, Z-tests), correlación y ANOVA.
- Modelado de regresión: Regresión lineal y logística para identificar tendencias.
- Consultas SQL: Extracción y gestión eficiente de datos desde bases de datos.
- Visualización de datos: Gráficos y tablas de alta calidad (Matplotlib/Seaborn).
Herramientas y habilidades:
- Programación: Python, SQL (MySQL/PostgreSQL).
- Entorno: Jupyter Notebook, Excel.
- Enfoque: Precisión, código limpio e interpretaciones significativas.
¿Por qué contratarme?
- Comunicación confiable y entrega a tiempo.
- Scripts en Python bien documentados y código fuente incluido.
- Enfoque en explicar el "Por qué" detrás de los números.
Nota: ¡Por favor, envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para discutir los requisitos de tu proyecto!
FAQ
Traducción automática
Q: ¿Con qué formatos de archivo puedes trabajar?
Respuesta: ¡Puedo trabajar con CSV, Excel, bases de datos SQL y archivos JSON! Si tienes datos en otro formato, solo dime.
Pregunta: ¿Proporcionarás el código fuente?
Respuesta: ¡Sí! Dependiendo del proyecto, proporcionaré el Jupyter Notebook (.ipynb), script en Python (.py) o consultas SQL utilizadas para el análisis.
Pregunta: ¿Puedes explicarme los resultados estadísticos?
Respuesta: Absolutamente. Incluyo un resumen de los hallazgos en cada proyecto para que entiendas el "Por qué" detrás de los números.
Pregunta: ¿Manejas grandes conjuntos de datos?
Respuesta: Sí, usando Python y consultas SQL optimizadas, puedo procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
