Ik doe gegevens opschonen, preprocessing en exploratieve data-analyse in python
Over deze dienst
Heb je moeite met rommelige, inconsistente of ontbrekende data? Ik ben een student Computer Science gespecialiseerd in het omzetten van ruwe, "vuilige" data in schone, analyse-klare datasets. Of je nu outliers moet aanpakken, variabelen moet encoden of data moet voorbereiden voor een Machine Learning model, ik help je graag!
Wat ik aanbied:
- Data opschonen: Omgaan met ontbrekende waarden, duplicaten verwijderen en structurele fouten herstellen.
- Preprocessing: Kenmerkenschaal, one-hot encoding en outliers aanpakken.
- Exploratieve data-analyse (EDA): Trends en correlaties visualiseren met Pandas, Matplotlib en Seaborn.
- Modelklaar maken: Zorgen dat je data perfect is opgemaakt voor Scikit-Learn of andere frameworks.
Ervaringshoogtepunten:
- Wereldwijde COVID-19 datasets opgeschoond en geprepareerd voor landgebaseerde classificatie.
- Complexe woningdatasets behandeld voor nauwkeurige prijsvoorspelling.
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Heb je eerder gewerkt met time-series of geografische data?
Ja! Ik heb ervaring met het opschonen en preprocessen van complexe wereldwijde COVID-19 datasets (geografisch/tijdreeks) en vastgoeddata (numeriek/categorisch) voor voorspellende modellen.
Krijg ik de Python-code of alleen de opgeschoonde dataset?
Je krijgt beide! Ik lever een schone, verwerkte dataset (meestal in CSV of Excel) en de Jupyter Notebook (.ipynb) of Python script (.py) met de gedocumenteerde code zodat je precies kunt zien hoe de data is behandeld.
Kun je me helpen als mijn data veel ontbrekende waarden heeft?
Absoluut. Afhankelijk van de context kan ik imputatie uitvoeren (waarden invullen met mean, median, mode of meer geavanceerde KNN/Iterative methoden) of adviseren of het beter is om bepaalde rijen/kolommen te verwijderen om de integriteit van je analyse te behouden.
Kun je mijn data specifiek voorbereiden voor Machine Learning?
Ja! Dit is mijn specialiteit. Ik verzorg Feature Scaling (Normalisatie/Standardisatie), Label Encoding en One-Hot Encoding zodat je dataset 100% klaar is om in modellen zoals Linear Regression of Random Forest te worden gevoerd.

