Ik bouw voorspellende modellen voor bedrijfsvoorspellingen
Data Science Engineer: Financiën, Statistiek en Onderwijs
Over deze dienst
Ik ontwikkel maatwerk voorspellende modellen die bedrijven helpen uitkomsten te voorspellen, risico's te verminderen en datagestuurde beslissingen te nemen.
Met expertise in machine learning, statistische analyse en financiële modellering lever ik nauwkeurige voorspellingssystemen die op jouw specifieke behoeften zijn afgestemd.
Wat ik aanbied:
- Regressiemodellen voor voorspellingen (verkoop, omzet, prijzen, vraag)
- Classificatiemodellen voor risicobeoordeling (klantverloop, fraude, kredietscore)
- Tijdreeksanalyse voor trendvoorspellingen
- Volledige data preprocessing en feature engineering
- Modeloptimalisatie met hyperparameter tuning
- Klaar voor productie gemaakte pipelines voor gebruik in productie
Industrieën waar ik mee werk:
Financiën, e-commerce, gezondheidszorg, landbouw, sportanalyse en meer.
Wat je krijgt:
Getraind machine learning model (Python)
Jupyter notebook met volledige documentatie
Prestatie-evaluatierapport (nauwkeurigheid, ROC, confusion matrix)
Feature importance analyse
Schoon, herbruikbare code
Ik gebruik Python, scikit-learn, XGBoost, Pandas en moderne ML-tools om modellen te bouwen die 85-99% nauwkeurigheid behalen op real-world data.
Portfolio: aandelenprijsvoorspelling (99,5%), fraude-detectie (96% AUC), churn-modellen, droogtevoorspellingen.
Programmeertaal:
Python
•
R
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke data heb je van mij nodig om het model te bouwen?
Ik heb een dataset nodig in CSV-, Excel- of databaseformaat met jouw historische data. Voor voorspellingen, voeg de target variabele toe die je wilt voorspellen en relevante features (data, categorieën, numerieke waarden). Ik begeleid je tijdens ons gesprek over de databehoeften.
Met welke industrieën en gebruiksgevallen werk je?
Ik werk in meerdere industrieën: financiën (aandelenvoorspelling, kredietscore), e-commerce (verkoopvoorspellingen, klantverloop), gezondheidszorg (risicobeoordeling), landbouw (opbrengstvoorspelling), en sportanalyse. Als je data en een voorspelformule hebt, kan ik een model daarvoor bouwen.
Hoe nauwkeurig zal mijn voorspellend model zijn?
Nauwkeurigheid hangt af van datakwaliteit en complexiteit. Mijn portfolio-modellen behalen 85-99% nauwkeurigheid. Ik lever gedetailleerde prestatiegegevens (nauwkeurigheid, ROC-AUC, confusion matrix) zodat je precies weet hoe goed het model presteert voor je het in gebruik neemt.
Krijg ik de broncode en kan ik het commercieel gebruiken?
Ja! Alle pakketten bevatten volledige broncode (Python notebook) met documentatie. Jij bezit de code en het model volledig—gebruik het commercieel, pas het aan of integreer het in je systemen zonder beperkingen.

