Crearé aprendizaje automático y modelado predictivo en python
Ingeniero de IA y ML
Acerca de este Servicio
¿Buscas desbloquear conocimientos útiles a partir de tus datos estructurados o construir modelos de machine learning predictivos de alta precisión? ¡Estás en el lugar correcto!
Soy un ingeniero de Machine Learning especializado en Ciencia de Datos, Análisis Predictivo y soluciones de ML tabular usando Python. Ya sea que necesites análisis exploratorio de datos, preprocesamiento o modelos avanzados de ensamblaje, construyo pipelines robustos de principio a fin adaptados a tus objetivos comerciales.
Lo que ofrezco:
- Preprocesamiento y limpieza de datos: Manejo de valores faltantes, detección de valores atípicos, codificación de datos, escalado y ingeniería de características.
- Análisis exploratorio de datos (EDA): Análisis visual profundo, generación de matrices de correlación y conocimientos del conjunto de datos.
- Modelado predictivo:
- Clasificación (Regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, XGBoost, LightGBM)
- Regresión (Regresión lineal, Ridge, Lasso, Gradient Boosting)
- Clustering y aprendizaje no supervisado (K-Means, DBSCAN, PCA)
- Series temporales y detección de anomalías
- Optimización y evaluación de modelos: Ajuste de hiperparámetros (GridSearchCV / RandomizedSearchCV), ROC-AUC, matriz de confusión, validación cruzada y evaluación con F1-score.
- Integración con API: Envolver modelos entrenados (.pkl / .joblib) en FastAPI
Lenguaje de programación:
Python
•
Colab
Marcos:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
•
Otros
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿En qué formato debo proporcionar mi conjunto de datos?
Acepto conjuntos de datos en CSV, Excel (.xlsx), JSON, bases de datos SQL o enlaces de descarga directa (Google Drive/Kaggle).
¿Qué entregables recibiré?
Dependiendo de tu paquete, recibirás notebooks de Jupyter completamente comentados (.ipynb) o scripts de Python (.py), archivos de modelos entrenados (.pkl), informes de métricas de evaluación y scripts opcionales de FastAPI/Flask.
¿Ofreces hosting en la nube en vivo en AWS/GCP?
Me concentro en construir, ajustar y empaquetar modelos en frameworks de API locales (FastAPI/Flask) listos para integrar. No gestiono directamente entornos de hosting en la nube a largo plazo.

