Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik voer gegevensanalyse en machine learning uit met scikitlearn
Data analist, Machine Learning
Hoi! Ik ben Aftab Ahmad, een beginnend Data Analyst met een grote interesse in Python, data-analyse en basis machine learning.
Ik help klanten met:
✔ Data schoonmaken en preprocessing
✔ Python script...
Over deze dienst
Over deze dienst
Klaar om je CSV-gegevens om te zetten in AI-gestuurde inzichten? In 2026 wordt data de sleutel tot succes, maar alleen met de juiste tools. Ik bouw op maat gemaakte ML/DL-oplossingen in Python & Scikit-Learn: voorspellende modellen, classificatie, automatisering, klaar voor productie.
Wat ik aanbied:
Data voorbereiding: CSV/Excel schoonmaken, ontbrekende waarden corrigeren, features schalen.
Supervised ML: regressie/classificatie (Random Forest, SVM, XGBoost).
Unsupervised: clustering om verborgen patronen te ontdekken.
Optimalisatie: hyperparameter tuning voor maximale nauwkeurigheid.
Deep Learning: TensorFlow/Keras neurale netwerken voor complexe data.
Volledige code: commentaar in Google Colab/Jupyter Notebook.
Waarom ik? AI-expert gericht op zakelijke impact. Krijg schaalbare Python-scripts + documentatie die beslissingen sturen.
Neem contact op voordat je bestelt om je project te bespreken!
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
API's:
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
Colab
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
In welk formaat moeten mijn gegevens zijn?
Ik werk vooral met CSV, Excel (.xlsx) en JSON bestanden. Ik kan ook verbinding maken met SQL-databases of Google Sheets. Als je data 'ongeorganiseerd' is (zoals een verzameling tekstbestanden), stuur me dan eerst een bericht zodat we de benodigde preprocessing kunnen bespreken.
Moet ik mijn data schoonmaken voordat ik het naar je stuur?
Nee! Data schoonmaken en preprocessing zitten in al mijn pakketten inbegrepen. Ik behandel ontbrekende waarden, verwijder dubbele en voer feature encoding uit met Pandas en Scikit-Learn zodat je dataset klaar is voor hoge nauwkeurigheid.
Welke specifieke Machine Learning bibliotheken gebruik je?
Mijn belangrijkste stack bestaat uit Scikit-Learn (sklearn) voor traditionele ML (Random Forest, SVM, regressie) en Pandas/NumPy voor data manipulatie. Voor het Premium pakket gebruik ik ook TensorFlow of Keras als je project Deep Learning of Neural Networks vereist.
Kan ik de code zelf uitvoeren?
Absoluut. Ik lever het eindresultaat als een Google Colab notebook (.ipynb) of een Python script (.py). Ik voeg stapsgewijze commentaar toe zodat je, zelfs als je geen programmeur bent, het model kunt draaien en de resultaten met één klik kunt zien.
Hoe zorg je dat het model nauwkeurig is?
Ik gebruik professionele evaluatiemetrics zoals Accuracy, Precision-Recall, F1-Score en Mean Squared Error (MSE). Voor de Standaard en Premium pakketten voer ik Cross-Validation en hyperparameter tuning uit om te zorgen dat het model goed presteert op 'onbekende' data, niet alleen op je huidige bestand.
