Ik maak Python data science scripts, machine learning modellen en eda

Ongestructureerde data en oppervlakkige analyses zorgen voor gemiste zakelijke kansen en operationele vertragingen. Ik bouw productieklare Python-workflows, verkennende data pipelines en machine learning modellen die complexe data verwerking automatiseren, statistische patronen ontdekken en kritieke bedrijfsmetingen voorspellen.

TECHNISCHE LEVERINGEN

* Geavanceerde Data Voorbereiding: Aangepaste Pandas & NumPy pipelines voor dataset parsing, imputatie van ontbrekende waarden, outlier detectie, schaalverdeling en feature engineering.

* Verkennende Data Analyse (EDA): Statistische profiling, correlatiemaatstaven en visualisaties met Seaborn en Matplotlib.

* Voorspellende Machine Learning: Gecontroleerde & ongecontroleerde modellen gebouwd via Scikit-Learn:

 - Classificatie & Risico: Logistic Regression, Random Forests, Decision Trees (bijvoorbeeld werknemersverloop, annuleringsrisico).

 - Regressie & Waardering: Log-getransformeerde lineaire modellen, feature importance scoring (bijvoorbeeld prijsbepalingssystemen).

 - Ongecontroleerde Clustering: K-Means & PCA voor gedragsmatige klantsegmentatie.

 - Voorspellend Onderhoud: Realtime sensor anomalie detectie.

* Code Standaarden: Schone, modulaire Python code geleverd in Jupyter Notebooks (.ipynb) of .py scripts