Ik voer machine learning model training in python uit
Datawetenschapper, Python, Power BI, Excel, EDA
Over deze dienst
Welkom bij mijn professionele Data Science & Machine Learning dienst!
Heb je te maken met rommelige, ruwe data en zoek je een overzichtelijke, end-to-end Machine Learning oplossing? Je bent op de juiste plek! Ik ben gespecialiseerd in het omzetten van complexe data in krachtige voorspellende modellen met Python.
Wat ik aanbied:
- Data schoonmaken & EDA: Omgaan met ontbrekende waarden, uitschieters en diepgaande inzichten met Seaborn & Matplotlib plots.
- Preprocessing & feature engineering: Geavanceerde schaalmethoden, encoding en het creëren van high-impact features om de kracht van het model te vergroten.
- Model training & evaluatie: Stevige baseline- en geoptimaliseerde modellen (Regression, Classification, Trees).
Waarom voor mij kiezen?
- Netjes, goed gedocumenteerde Jupyter Notebooks.
- Strikte focus op high-performance metrics (Accuracy, MAE, RMSE).
- 100% op tijd leveren met professionele code.
️ BELANGRIJKE OPMERKING VOORDAT JE BESTELT: Ons Basic $90 pakket is speciaal afgestemd op grote datasets (tot 50.000+ rijen) of complexe data.
Heb je een kleinere dataset of een aangepaste korte taak? Geen probleem! Stuur me eerst een berichtje voordat je een bestelling plaatst. Ik bekijk je data en stuur je een budgetvriendelijke Custom Offer (vanaf $20 - $30) die precies op jouw wensen is afgestemd!
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
API's:
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke programmeertaal en tools gebruik je?
Ik gebruik Python als hoofdprogrammeertaal. Voor data manipulatie en machine learning vertrouw ik sterk op Jupyter Notebook, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib en Seaborn.
Wat moet ik aanleveren om het project te starten?
Je moet je dataset (CSV, Excel of SQL-bestand) aanleveren samen met een duidelijke beschrijving van je bedrijfsdoelen en wat je wilt dat het machine learning model voorspelt.
Geef je de broncode door?
Ja, absoluut! Ik lever een goed commentaar gevulde Jupyter Notebook (.ipynb-bestand) met de volledige workflow, van data opschonen tot model evaluatie, zodat je de code makkelijk kunt begrijpen.
Kun je omgaan met rommelige data met ontbrekende waarden of outliers?
Ja, gegevens opschonen en preprocessing zijn mijn kernsterktes. Ik behandel ontbrekende waarden, maak duplicaten schoon, codeer categorische variabelen en schaal features correct voordat ik een model train.

