Haré inteligencia de ubicación y selección de sitios con Python, H3 y mapas web

¿Dónde deberías abrir, invertir o ampliar? Transformo los datos de ubicación en respuestas claras: sitios puntuados, modelos explicables y mapas interactivos que puedes compartir.

Desarrollé características ML geoespaciales y mapas de planificación de redes para clientes B2B de una empresa nacional de telecomunicaciones, y un modelo de alquiler en Budapest sobre hexágonos Uber H3 con la verdetación de Sentinel-2 y datos de población WorldPop (error medio del 9,8% en 50,000 listados). También gestiono opendrone.space, un mapa de espacio aéreo de drones en vivo alimentado por datos oficiales de aviación.

Lo que entrego:

• Selección de sitios y análisis de captación (población, competidores, POIs, isócronas de tiempo de viaje)
• Características de ubicación en cuadrícula hexagonal H3 listas para aprendizaje automático
• Datos satelitales y abiertos: Sentinel-2, WorldPop, OpenStreetMap, Eurostat
• Puntuación explicable y modelos predictivos (XGBoost, SHAP)
• Mapas web interactivos (Leaflet, kepler.gl) con actualización automática de datos
• Análisis de ubicación inmobiliaria: alquiler, rendimiento, calidad del vecindario

Stack: Python, GeoPandas, H3, rasterio, OSMnx, DuckDB spatial, BigQuery GIS, PostGIS.

Cada paquete incluye código reproducible y formatos abiertos (GeoParquet, GeoJSON).

Con base en la UE. Por favor, escríbeme antes de ordenar para chequear la disponibilidad de datos en tu área.