Бюджет: 6000 UAH Термін: 7 днів
Вітаю. Категорія «Бази даних та SQL» вказана не зовсім точно. SQL підійде лише для вивантаження інформації, а кореляції та математичні моделі — це сфера Data Science та медичної статистики.
Готовий реалізувати обидва етапи вашого проєкту на Python (Pandas, SciPy, Scikit-learn) або R:
Статистичний аналіз: Проведу очистку даних, розрахую описову статистику, знайду кореляції (Пірсона/Спірмена) з обов'язковою оцінкою статистичної значущості (p-value).
Прогностична модель: Побудую ML-модель (наприклад, логістичну регресію, Random Forest або XGBoost) для класифікації та оцінки ризику розвитку патологій на основі вхідних факторів.
Валідація: Оціню точність моделі за метриками ROC-AUC, Precision та Recall, щоб вона мала реальну клінічну та прогностичну цінність, а не просто перенавчалася на тестових даних.
Напишіть в особисті повідомлення — обговоримо структуру ваших даних (обсяг, кількість змінних, наявність пропусків) і я відразу почну роботу.
