Informazioni sul servizio
TradottoIl mio principale strumento per la statistica e l'analisi dei dati è il linguaggio R, e nel corso degli anni ho imparato a trasformare tabelle caotiche ed esportazioni grezze in risultati degni di essere difesi. Faccio vera statistica, non scripting generico: adatto e controllo regressioni, modelli misti, GLM, modelli di sopravvivenza e serie temporali, eseguo test di ipotesi e calcoli di potenza, pianifico campioni e verifico attentamente le assunzioni affinché le conclusioni reggano all'esame. Se hai una domanda di ricerca, un dataset e una scadenza, porterò il compito da un file grezzo a una risposta chiara e onesta.
Nel lavoro quotidiano vivo dentro tidyverse. Pulisco, trasformo e unisco dati con dplyr e tidyr, automatizzo pipeline ripetitive e documento ogni trasformazione in modo che l'intera analisi venga eseguita con un solo comando. Per chiarezza, costruisco grafica di qualità pubblicabile in ggplot2 — da grafici esplorativi a illustrazioni rifinite per articoli e dashboard, e formatto i risultati come report R Markdown o Quarto che si costruiscono direttamente in HTML, PDF o Word. Questo mi distingue chiaramente da scienziati dei dati Python, sviluppatori Julia e specialisti di dashboard BI che trascinano blocchi: il mio intero toolkit è l'ecosistema statistico R.
Quando il risultato deve essere interattivo piuttosto che un report statico, sviluppo applicazioni Shiny affinché il tuo team possa esplorare i dati, filtrarli e rieseguire modelli senza una sola riga di codice. Valuto la correttezza, la metodologia trasparente e il codice leggibile, e spiego il significato dei numeri in linguaggio semplice, inclusi avvertenze e limiti. Un'analisi una tantum, ricerca accademica, un test A/B o una pipeline di reporting continuativa — fornisco un lavoro di cui puoi fidarti e riutilizzare.
— Modellazione statistica: regressioni, GLM, modelli misti, sopravvivenza, serie temporali
— Test di ipotesi, analisi della potenza e progettazione di esperimenti
— Elaborazione dei dati in tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Visualizzazione dei dati in ggplot2 per articoli e dashboard
— App web interattive in Shiny
— Report riproducibili in R Markdown e Quarto
Nel lavoro quotidiano vivo dentro tidyverse. Pulisco, trasformo e unisco dati con dplyr e tidyr, automatizzo pipeline ripetitive e documento ogni trasformazione in modo che l'intera analisi venga eseguita con un solo comando. Per chiarezza, costruisco grafica di qualità pubblicabile in ggplot2 — da grafici esplorativi a illustrazioni rifinite per articoli e dashboard, e formatto i risultati come report R Markdown o Quarto che si costruiscono direttamente in HTML, PDF o Word. Questo mi distingue chiaramente da scienziati dei dati Python, sviluppatori Julia e specialisti di dashboard BI che trascinano blocchi: il mio intero toolkit è l'ecosistema statistico R.
Quando il risultato deve essere interattivo piuttosto che un report statico, sviluppo applicazioni Shiny affinché il tuo team possa esplorare i dati, filtrarli e rieseguire modelli senza una sola riga di codice. Valuto la correttezza, la metodologia trasparente e il codice leggibile, e spiego il significato dei numeri in linguaggio semplice, inclusi avvertenze e limiti. Un'analisi una tantum, ricerca accademica, un test A/B o una pipeline di reporting continuativa — fornisco un lavoro di cui puoi fidarti e riutilizzare.
— Modellazione statistica: regressioni, GLM, modelli misti, sopravvivenza, serie temporali
— Test di ipotesi, analisi della potenza e progettazione di esperimenti
— Elaborazione dei dati in tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Visualizzazione dei dati in ggplot2 per articoli e dashboard
— App web interattive in Shiny
— Report riproducibili in R Markdown e Quarto
