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Detalles clave sobre este servicio para ayudarte a decidir. Generado por Zinn Hub, no por el vendedor.

Técnicas tratadas

PNL, análisis de opiniones, agrupación
Abarca el análisis de opiniones, la agrupación de textos, la clasificación, la regresión, las series temporales y mucho más, todo ello en Python.

Credenciales

IBM Certified + 4 Instituciones
El proveedor cuenta con la certificación en ciencia de datos de IBM, además de titulaciones de DeepLearning.ai, la Universidad de Míchigan, la Universidad Johns Hopkins y el Imperial College London.

Marcos utilizados

PyTorch, TensorFlow, Keras
Marcos de aprendizaje profundo y de aprendizaje automático (ML) estándar del sector: la elección del marco se adapta a su tarea específica.

Mejor para

Empresas, investigadores y equipos de producto
Es ideal para extraer información a partir de los textos de los clientes, crear flujos de trabajo de PLN reproducibles o incorporar una capa de análisis de opiniones a los productos de análisis de datos.

Lo que recibirás

Formatos:
Archivos Digitales
Archivos fuente
Informe Escrito
Método de entrega:
Gerente de pedidos
Notas: Los resultados se suben directamente a través del pedido. Recibirá el archivo del modelo y, en función de su plan, la documentación completa (Standard y Premium) y el código fuente en Python comentado (solo Premium). Todos los archivos están claramente etiquetados. Cualquier duda sobre los resultados puede plantearse en el chat del pedido.

Descripción completa

Si el éxito o el fracaso de su proyecto depende de lo que realmente le revelan sus datos de texto, necesitará algo más que un script: necesitará un modelo claro y bien documentado, creado por alguien que comprenda las matemáticas que hay detrás, y no solo la sintaxis.

Zinn Digital es un profesional de la ciencia de datos certificado por IBM que opera desde Londres, Inglaterra, y cuenta con certificaciones adicionales de DeepLearning.ai, la Universidad de Michigan, la Universidad Johns Hopkins y el Imperial College de Londres. Con más de 2 años de experiencia práctica en aprendizaje automático, aprendizaje profundo y Python avanzado, el equipo aporta un pensamiento riguroso y listo para la producción a cada proyecto.

**Qué cubre este servicio:**

Esta descripción se centra en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la agrupación de datos, el análisis de opiniones y el análisis de textos; sin embargo, sus capacidades abarcan, en un sentido más amplio, el aprendizaje supervisado y no supervisado, la clasificación, la regresión, la predicción, las series temporales, el análisis de clientes, las redes neuronales (PyTorch, TensorFlow, Keras), el procesamiento de imágenes, la detección de objetos, el preprocesamiento de datos, el aumento de datos, la visualización y el análisis exploratorio de datos (EDA).

**Cómo funciona:**

Cada proyecto comienza con un análisis de su problema específico y de su conjunto de datos. Los datos sin procesar se someten a un proceso de preprocesamiento y limpieza para que el modelo se entrene con datos de calidad. A continuación, se realiza un ajuste fino del modelo para optimizar su rendimiento. En función del nivel que elija, también recibirá la documentación completa del modelo y, en el nivel más alto, el código fuente completo, de modo que será propietario de todo lo que se haya desarrollado y podrá ampliarlo.

**Lo que recibes:**

El nivel básico ofrece un único modelo que abarca dos variables, con investigación, preprocesamiento de datos y ajuste fino incluidos. El nivel estándar añade un modelo completamente desarrollado y documentado. El nivel completo ofrece todo lo anterior, además de código fuente comentado y portátil, listo para su implementación o para su entrega a su equipo en general.

**Para quién es esto:**

Startups y empresas que deseen extraer información útil de las opiniones de los clientes, las respuestas a encuestas o datos de texto no estructurados. Investigadores que necesiten un proceso de PLN limpio y reproducible. Equipos de datos que necesiten la ayuda de un segundo experto para abordar un reto de clasificación o agrupación. Equipos de producto que estén incorporando una capa de análisis de sentimiento a sus análisis.

**Por qué Zinn Digital:**

Certificados por IBM. Formados por instituciones líderes a nivel mundial. Con sede en London. Todos los resultados son de alta calidad y están documentados; no se trata de código desechable. El equipo se comunica con claridad en todo momento y explica la metodología compleja para que usted comprenda qué se ha desarrollado y por qué.

Le rogamos que se ponga en contacto con nosotros antes de realizar su pedido, para que podamos confirmar el alcance, el conjunto de datos y las variables antes de comenzar el trabajo.

Garantía de Calidad Zinner

Profesional Verificado
Cada Zinner es revisado y aprobado antes de unirse a la plataforma.
Trabajo de Calidad Garantizado
Todos los servicios están respaldados por nuestro compromiso de garantía de calidad.
Pago Seguro
Tu pago está protegido hasta que apruebes el trabajo entregado.

Comparar Paquetes

CaracterísticaIniciadorEstándarPremium
Tiempo de Entrega3 días4 días7 días
Revisiones003
1 modelo NLP / ML construido en Python
Cubre 2 variables
Investigue su problema y su conjunto de datos
Preprocesamiento y limpieza de datos
Ajuste fino del modelo para mejorar el rendimiento
Se entrega en forma de archivo de modelo funcional
Todo en Starter
Creación completa del modelo (no solo ajuste fino)
Se incluye la documentación completa del modelo
Investigación, preprocesamiento y ajuste fino
Una metodología clara y comprensible
Apto para su entrega a las partes interesadas o para su desarrollo posterior
Todo en Standard
Se incluye el código fuente completo con comentarios
3 rondas de revisiones
Código fuente en Python portátil y listo para su implementación
Investigación, preprocesamiento, ajuste y documentación
Ideal para equipos que integren el modelo en un producto en funcionamiento

Portafolio

Ejemplos del trabajo del vendedor relacionados con este Zinn.

Desarrollo de técnicas de agrupación, análisis de opiniones y análisis de texto mediante PLN en Python

Desarrollo de técnicas de agrupación, análisis de opiniones y análisis de texto mediante PLN en Python

Información Adicional

Por Qué Elegirme

Certificaciones: Profesional certificado en ciencia de datos por IBM | DeepLearning.ai | Universidad de Míchigan | Universidad Johns Hopkins | Imperial College London
Ubicación: London, England
Enfoque: Cada modelo se desarrolla partiendo de un profundo conocimiento de las matemáticas que subyacen al algoritmo, y no solo de las herramientas. Los resultados son de alta calidad, están claramente documentados y se entregan en los plazos previstos.

Herramientas que utilizo

Lenguajes y marcos de trabajo: Python | PyTorch | TensorFlow | Keras
Técnicas: PNL | Análisis de opiniones | Agrupación | Clasificación | Regresión | Series temporales | Análisis exploratorio de datos (EDA) | Preprocesamiento de datos | Aumento de datos | Visualización | Detección de objetos | Procesamiento de imágenes

Perfecto Para

Clientes ideales: Empresas que extraen información a partir de datos de texto de clientes | Investigadores que necesitan flujos de trabajo de PLN reproducibles | Equipos de datos que requieren apoyo especializado en aprendizaje automático | Equipos de producto que incorporan capas de análisis de sentimiento o clasificación a sus análisis

Preguntas Frecuentes

Sí, es muy recomendable. Cada proyecto presenta datos, recuentos y niveles de complejidad diferentes. Una breve conversación antes de realizar el pedido garantiza que se seleccione el nivel adecuado, se acuerde el alcance y el trabajo pueda comenzar sin retrasos una vez realizado el pedido.

Deberá facilitar su conjunto de datos (CSV, Excel, JSON o similar), una descripción de su objetivo y cualquier información relevante sobre las variables o las fuentes de texto implicadas. Cuantos más detalles facilite desde el principio, más fluido será el proceso.

El servicio abarca tareas de PLN, como el análisis de opiniones, la agrupación de textos y la clasificación, así como tareas más amplias de aprendizaje automático, entre las que se incluyen la regresión, la predicción, las series temporales y el análisis de clientes. Si no está seguro de si su problema se ajusta a este servicio, envíenos un mensaje para comentarlo.

La documentación incluye una explicación de la metodología, los pasos de preprocesamiento realizados, la arquitectura del modelo o el algoritmo elegido, así como notas sobre cómo interpretar los resultados. Está redactada de tal forma que puedan entenderla tanto las partes interesadas con conocimientos técnicos como aquellas que carecen de ellos.

El código fuente solo se incluye en el nivel Premium. Se entrega en forma de código Python limpio y comentado, del que usted es propietario al 100 % y que puede ampliar o implementar según sus necesidades. Los niveles Starter y Standard ofrecen el modelo operativo sin el código fuente subyacente.

El equipo trabaja con marcos de trabajo de Python estándar del sector, como PyTorch, TensorFlow y Keras, junto con bibliotecas habituales de ciencia de datos. La elección del marco de trabajo depende de la tarea concreta y se analizará durante la fase de definición del alcance.

El nivel Premium incluye 3 revisiones. Los niveles Starter y Standard no incluyen revisiones, pero se puede adquirir un complemento de Revisión Adicional. Las revisiones cubren ajustes dentro del alcance acordado; los cambios que amplíen el alcance original pueden cotizarse por separado.

Reseñas de Clientes

Mira lo que nuestros clientes dicen sobre este Zinn

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Educado, buenas habilidades de comunicación y fácil de trabajar.

¡Increíble!

He tenido el placer de trabajar con este vendedor y no podría estar más satisfecho con los resultados. La calidad del trabajo superó mis expectativas en todos los aspectos. Desde las fases iniciales hasta la entrega final, este vendedor se mostró proactivo en la comunicación, manteniéndome informado e implicado durante todo el proceso. Su dedicación y su disposición a ir más allá garantizaron que el proyecto se completara con la máxima calidad. Recomiendo encarecidamente a este vendedor para cualquier proyecto futuro y espero volver a trabajar con él.

Muy recomendable. Realizó unos análisis de regresión y de agrupamiento excepcionales, demostrando su experiencia y su capacidad de respuesta. Muy servicial y eficiente.

Un profesional estupendo. Es el primer proyecto que hago con él, pero ha sido una experiencia fantástica. Volveré a contar con él pronto para el próximo proyecto. ¡Muy recomendable!

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Categorías

Políticas de Zinner

Realizaré una agrupación mediante PLN

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