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Construiré modelos de clasificación y regresión para tu conjunto de datos
Científico de datos
Soy estudiante de ingeniería de software y me entusiasma usar datos y machine learning para resolver problemas prácticos. He desarrollado proyectos prácticos de ciencia de datos, como modelos de clasi...
Acerca de este Servicio
¿Tienes un conjunto de datos sin saber qué hacer con él? Crearé un modelo de machine learning limpio y bien documentado desde los datos en bruto hasta las predicciones finales.
Me especializo en problemas de clasificación y regresión supervisada en machine learning. Ya sea que necesites predecir el comportamiento de clientes, detectar fraudes o diagnosticar condiciones médicas, entregaré un modelo de alto rendimiento adaptado a tu conjunto de datos.
Por qué elegirme: Logré un ROC-AUC de 0.947 en una competencia de Kaggle usando XGBoost y LightGBM, y he construido modelos predictivos en los ámbitos de salud, finanzas y deportes. Cada entrega incluye código limpio y comentado que puedes entender y reutilizar.
Mi flujo de trabajo:
- Entender tus datos y objetivo de negocio
- Limpiar y preprocesar los datos
- Ingeniar características significativas
- Entrenar y comparar múltiples modelos
- Optimizar para el mejor rendimiento
- Entregar con documentación completa
Lo que siempre obtendrás:
- Notebook de Jupyter limpio con código fuente completo
- Visualizaciones de EDA
- Métricas de evaluación del modelo (ROC-AUC, F1, precisión)
- Resumen de resultados en lenguaje sencillo
Herramientas: Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
Envíame un mensaje antes de ordenar, me aseguraré de que tu proyecto sea una opción perfecta.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
•
Otros
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
Colab
FAQ
Traducción automática
¿Qué formatos de archivo se aceptan?
CSV o Excel (.xlsx). El conjunto de datos debe ser idealmente menor a 50MB.
¿Qué recibiré?
Un notebook de Jupyter limpio con código completo, visualizaciones de EDA, métricas de evaluación del modelo y un resumen en lenguaje sencillo de los resultados.
¿Puedes manejar conjuntos de datos desequilibrados?
Sí — aplico técnicas de remuestreo y uso ROC-AUC y F1-score para evaluar correctamente en datos sesgados.
¿Necesito saber de machine learning para trabajar contigo?
En absoluto. Solo comparte tu conjunto de datos y dime qué quieres predecir — yo me encargo de todo y explico los resultados en lenguaje sencillo.
¿Puedes garantizar un puntaje específico de accuracy o ROC-AUC?
No — el rendimiento del modelo depende de la calidad y tamaño de los datos. Lo que garantizo es un modelo limpio, bien optimizado, con métricas de evaluación honestas y total transparencia en los resultados.
