Ik maak schoon, preprocess en voer exploratieve data-analyse (EDA) uit in Python
Datawetenschapper, specialist in Python-automatisering, machine learning-ingenieur
Over deze dienst
Omgaan met ruwe, rommelige data of duidelijke inzichten nodig? Ik bied deskundige data cleaning, preprocessing en exploratieve data-analyse (EDA) in Python met behulp van Jupyter Notebook.
Geleverde diensten:
- Data cleaning & wrangling: Omgaan met ontbrekende waarden, duplicaten, opmaak en structurele fouten.
- Outlier detectie: Detecteren en behandelen van afwijkingen met statistische technieken.
- Exploratieve data-analyse (EDA): Univariate, bivariate en correlatieanalyse om belangrijke trends te ontdekken.
- Data visualisatie: Hoogwaardige visuele grafieken (heatmaps, histogrammen, boxplots) met Matplotlib & Seaborn.
- Feature engineering: Categorie-encoding, schaling en transformatie voor ML-voorbereiding.
Gebruikte tools: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook, Google Colab.
Leveringen:
- Schoongemaakte dataset (CSV / Excel)
- Goed commenterende, reproduceerbare Jupyter Notebook (.ipynb)
- Visuele grafieken en duidelijke analytische samenvattingen
- Neem contact met me op voordat je een bestelling plaatst om je dataset en doelen te bespreken!
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Q: In welk formaat moet ik de data aanleveren?
Je kunt je data aanleveren in CSV- of Excel (.xlsx / .xls) formaat.
Q: Welke deliverables krijg ik?
Je ontvangt de schoongemaakte dataset (CSV/Excel) samen met een goed commenterende Jupyter Notebook (.ipynb) met alle code, preprocessing-stappen en visuele grafieken.
Q: Kan je aangepaste datasets of machine learning preprocessing uitvoeren?
Ja, ik kan omgaan met aangepaste vereisten, feature scaling, encoding en voorbereiding voor ML-modellen. Voel je vrij om me te berichten om je specifieke doelen te bespreken.
