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Crearé proyectos de aprendizaje automático en Python, aprendizaje profundo, ciencia de datos e inteligencia artificial.
Analista de datos, aprendizaje automático
Con 4 años de experiencia en análisis de datos y desarrollo en Python, ayudo a las empresas a convertir datos en bruto en ideas claras y accionables, desde limpieza de pequeños CSV hasta automatizació...
Acerca de este Servicio
¿Buscas soluciones confiables de IA, aprendizaje automático, aprendizaje profundo o ciencia de datos en Python? ¡Estás en el lugar correcto!
Me especializo en construir modelos de aprendizaje automático listos para producción, redes neuronales personalizadas y pipelines de análisis de datos completos adaptados a tus necesidades.
Lo que ofrezco:
- Aprendizaje automático: clasificación, regresión, agrupamiento, random forest, XGBoost, SVM.
- Aprendizaje profundo: redes neuronales (CNN, RNN, LSTM, Transformers) con TensorFlow y PyTorch.
- Ciencia de datos y análisis exploratorio: limpieza de datos, ingeniería de características y visualización (Pandas, Seaborn, Matplotlib).
- Visión por computadora y NLP: detección de objetos (OpenCV, YOLO), clasificación de textos y análisis de sentimientos.
- Despliegue: creación de API (FastAPI/Flask) e interfaces web (Streamlit).
¿Por qué elegirme?
- Código en Python limpio, bien estructurado y completamente comentado.
- Documentación clara para configuración en Jupyter Notebook o Google Colab.
- Comunicación rápida y entrega enfocada en la calidad.
Lenguaje de programación:
Python
•
Colab
FAQ
Traducción automática
¿En qué formato deben estar mis datos?
Principalmente trabajo con archivos CSV, Excel (.xlsx) y JSON. Sin embargo, también puedo conectarme a bases de datos SQL o Google Sheets. Si tus datos son "no estructurados" (como una colección de archivos de texto), por favor envíame un mensaje primero para discutir el preprocesamiento necesario.
¿Necesito limpiar mis datos antes de enviártelos?
¡No! La limpieza y preprocesamiento de datos están incluidos en todos mis paquetes. Me encargo de valores faltantes, eliminar duplicados y codificación de características usando Pandas y Scikit-Learn para que tu conjunto de datos esté listo para modelos de alta precisión.
¿Qué bibliotecas específicas de Machine Learning utilizas?
Mi pila principal incluye Scikit-Learn (sklearn) para ML tradicional (Random Forest, SVM, regresión) y Pandas/NumPy para manipulación de datos. Para el paquete Premium, también uso TensorFlow o Keras si tu proyecto requiere Deep Learning o redes neuronales.
¿Podré ejecutar el código yo mismo?
Por supuesto. Entrego el proyecto final como un notebook de Google Colab (.ipynb) o un script de Python (.py). Incluyo comentarios paso a paso para que incluso si no eres programador, puedas ejecutar el modelo y ver los resultados con un clic.
¿Cómo aseguras que el modelo sea preciso?
Utilizo métricas de evaluación profesionales como precisión, precisión-recall, F1-Score y error cuadrático medio (MSE). Para los paquetes Estándar y Premium, realizo validación cruzada y ajuste de hiperparámetros para asegurar que el modelo funcione bien con datos "no vistos", no solo con tu archivo actual.
