Ik analyseer en voorspel je tijdreeksgegevens in python

Sommige informatie is automatisch vertaald.

Oekraïne

Ik spreek Oekraïens, Russisch, Engels
Machine Learning Engineer en Data Scientist met een achtergrond in Computer Engineering en Toegepaste Wiskunde. Ik werk met Python, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow/Keras, Pandas, NumPy en statsmodel...
Over deze dienst

Heb je verkoop-, vraag-, financiële-, productie-, websiteverkeer- of andere tijdafhankelijke gegevens en heb je een betrouwbare voorspelling nodig?


Ik analyseer je tijdreeksgegevens in Python en bouw een voorspellingsoplossing met duidelijke evaluatiemetrics en visualisaties.


### Wat ik kan doen


* Tijdreeksgegevens schoonmaken en voorbereiden

* Trends en seizoensinvloeden analyseren

* Stationariteit testen

* Naïeve en statistische basismodellen opzetten

* ARIMA- en SARIMAX-voorspellingsmodellen ontwikkelen

* Modelprestaties vergelijken

* MAE, RMSE en MAPE berekenen

* Residual diagnostics uitvoeren

* Toekomstige voorspellingen genereren

* Duidelijke voorspellings- en diagnostische plots maken

* Schone Python/Jupyter Notebook-code leveren


### Gereedschappen


Python, Pandas, NumPy, statsmodels, scikit-learn, matplotlib


### Wat je ontvangt


Afhankelijk van het gekozen pakket:


* Schone en reproduceerbare Python-code

* Voorspellingsvisualisaties

* Model evaluatiemetrics

* Vergelijking van daadwerkelijke en voorspelde waarden

* Toekomstige voorspellingen

* Modeldiagnostiek

* Een beknopte uitleg van de resultaten


Ik richt me niet alleen op het passen van een model, maar ook op het controleren of het daadwerkelijk beter presteert dan eenvoudige voorspellingsbaselines.


Neem contact met mij op voordat je bestelt als je

Expertise:

Voorspellende analyse

Programmeertaal:

Python

Frameworks:

Scikit-learn

keras

PyTorch

API's:

Google Cloud Vision API

Tools:

Jupyter-notitieboek

MLflow

SimpleCV