Haré minería de datos con machine learning y análisis de datos en python
Tu tienda única para todo en ciencias de la computación, desarrollo web, IA
Nivel 1
Ha cumplido determinados criterios de rendimiento y muestra un gran potencial en la plataforma.
Acerca de este Servicio
¿Buscas un ingeniero en Data Science para limpiar conjuntos de datos en bruto, extraer insights significativos o construir modelos personalizados de Machine Learning en Python? ¡Has llegado al lugar correcto!
Soy graduado en Ciencias de la Computación especializado en Data Mining, Machine Learning y análisis de datos en Python. Ayudo a empresas e investigadores a transformar datos en bruto en inteligencia accionable y modelos predictivos precisos.
LO QUE OFREZCO:
Limpieza de datos, preprocesamiento y ingeniería de características (Pandas, NumPy)
Análisis exploratorio de datos (EDA) y visualización de datos (Matplotlib, Seaborn)
Modelos de Machine Learning supervisados y no supervisados
Clasificación, regresión, clustering y detección de anomalías
Evaluación de modelos (Exactitud, Precisión, Recall, F1-Score, ROC-AUC)
Optimización de hiperparámetros y validación cruzada
Notebooks de Jupyter completos con código Python limpio y documentado
TECNOLOGÍAS Y BIBLIOTECAS:
- Lenguaje: Python
- Procesamiento de datos: Pandas, NumPy
- Machine Learning: Scikit-Learn, XGBoost
- Deep Learning / IA: TensorFlow, Keras, PyTorch
- Visualización: Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Entorno: Jupyter Notebook, Google Colab, VS Code
¿POR QUÉ TRABAJAR CONMIGO?
- Sólido respaldo académico y técnico en Ciencias de la Computación
FAQ
Traducción automática
¿Entregarás el Jupyter Notebook con el código fuente?
¡Sí! Cada paquete incluye un Jupyter Notebook limpio, completamente comentado (.ipynb) junto con el archivo de script Python en bruto.
¿En qué formato deben estar mis datos?
Puedo trabajar con CSV, Excel, JSON, bases de datos SQL o datos en texto. Solo sube tu conjunto de datos al iniciar el pedido.
¿Puedes manejar algoritmos personalizados de machine learning?
Sí, puedo construir y ajustar modelos clásicos de machine learning (Random Forest, SVM, XGBoost, etc.) así como modelos de deep learning adaptados a tus necesidades.

