Ik bouw regressie- en classificatiemodellen met Python
Data scientist
Over deze dienst
Ik lever professionele data science en machine learning oplossingen met Python. Of je nu data wilt opschonen, exploratieve analyse, voorspellende modellen of volledige ML-pijplijnen, ik kan helpen.
Wat ik aanbied:
Data preprocessing (missende waarden, outliers, feature engineering)
Exploratieve Data Analyse (EDA) met visuele inzichten
Machine Learning modellen: regressie, classificatie, clustering
Model evaluatie (nauwkeurigheid, precisie, recall, F1, R², MSE)
Feature selectie en hyperparameter tuning
Duidelijke model documentatie en broncode (Jupyter/Colab)
Mijn proces:
- Begrijp je doel en data
- Maak je dataset schoon en klaar
- Build en test meerdere modellen
- Lever het beste model plus voorspellingen en rapport
Waarom voor mij kiezen:
Eerlijke communicatie, ik vertel je of je project bij mijn vaardigheden past
Snel reageren binnen enkele uren
Schoon, commentaar Python code (Pandas, Scikit-learn, Matplotlib)
Revisies totdat je tevreden bent
Voor je bestelt: Stuur me een bericht met je datasetgrootte en doel. Ik bevestig of ik geschikt ben voor jouw project.
Laten we je data omzetten in beslissingen.
data science, machine learning, python, data opschonen, Exploratieve Data Analyse, regressie, Pandas, jupyter
Programmeertaal:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
Overige
API's:
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
Excel
•
Colab
•
RStudio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Werk je met grote datasets?
Ik werk het beste met datasets onder de 50 MB of 50.000 rijen. Als je data groter is, stuur me dan een bericht voordat je bestelt zodat we het kunnen bespreken.
Welke machine learning modellen gebruik je?
Ik gebruik Scikit-learn voor regressie (Linear Regression, Random Forest), classificatie (Logistic Regression, SVM, Random Forest) en clustering (K-Means). Ik kan meerdere modellen testen en het beste voor jouw data kiezen.
Krijg ik de broncode?
Ja, alle pakketten bevatten de volledige Python notebook (.ipynb) met schone, commentaar code zodat je alles kunt zien en hergebruiken wat ik heb gedaan.
Wat als ik niet tevreden ben met de resultaten?
Ik bied gratis revisies op basis van jouw pakket (1 voor Basic, 2 voor Standard & Premium). Als er iets niet klopt, vertel me wat ik moet aanpassen en ik maak het goed.

