Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik doe data science en machine learning project
Over deze dienst
Heb je moeite om je data te begrijpen? Laten we je ruwe cijfers omzetten in een duidelijk verhaal.
Ik ben een Data Scientist die gespecialiseerd is in Machine Learning en Predictive Analytics met Python. Of je nu klantgedrag wilt voorspellen, je doelgroep wilt segmenteren of belangrijke bedrijfsdrivers wilt identificeren, ik lever schone, hoogwaardige analyses in georganiseerde Jupyter Notebooks.
Wat ik aanbied:
- Predictive Analysis: Het voorspellen van toekomstige trends op basis van historische data.
- Classificatie: Modellen bouwen om data te categoriseren (Binary of Multi-class).
- Churn Prediction: Bepalen welke klanten waarschijnlijk vertrekken en waarom.
- Clustering & Segmentatie: Verborgen patronen en groepen in je data ontdekken.
- Decision Trees: Logica-gebaseerde besluitvorming visualiseren voor volledige transparantie.
Waarom kies je voor mij?
- Code Duidelijkheid: Mijn notebooks zijn goed gedocumenteerd en makkelijk te volgen.
- Zakelijk Gericht: Ik geef je niet alleen code, maar ook antwoorden.
- Veilig & Professioneel: Ik geef prioriteit aan data privacy en heldere communicatie.
Neem contact met me op voordat je een bestelling plaatst om je dataset en doelen te bespreken!
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Excel
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke bestandsformaten moet ik aanleveren?
Ik werk meestal met CSV-, Excel- (XLSX) of JSON-bestanden. Als je data in een SQL-database staat, kunnen we een aangepaste verbinding of data-export bespreken.
Krijg ik de broncode?
Ja! Je ontvangt een volledig functioneel .ipynb (Jupyter Notebook) met alle Python-code, visualisaties en geschreven uitleg van de bevindingen.
Verzorg je data cleaning?
Elk project bevat basis data cleaning. Als je dataset echter extreem "rommelig" is (veel ontbrekende waarden of inconsistente formatting), kunnen we een aangepaste data-prep fase toevoegen aan de bestelling.
Kunt u mij de resultaten uitleggen?
Absoluut. Ik gebruik Markdown-cellen binnen de Jupyter Notebook om de logica van de code en de betekenis van de resultaten uit te leggen, zodat niet-technische stakeholders de waarde kunnen begrijpen.
Welke libraries gebruik je?
Mijn standaard stack omvat Pandas en NumPy voor data handling, Matplotlib en Seaborn voor visualisatie, en Scikit-Learn voor Machine Learning.
