Construiré un modelo predictivo de machine learning en python

Predecir resultados como churn, riesgo o demanda le da a las empresas una ventaja real sobre simplemente reaccionar a lo que ya ocurrió.

Soy analista de datos con formación en ingeniería, y desarrollo modelos prácticos de machine learning usando Python, Pandas y Scikit-learn. Mi proyecto principal: un modelo de predicción de riesgo crediticio entrenado con 150,000 registros de clientes usando Random Forest, logrando detectar el 74% de pagos atrasados y un ahorro estimado de 9.7 millones de dólares para el caso de negocio.

Puedo construir modelos para:

Clasificación (churn, riesgo, detección de fraude)

Regresión (pronóstico de ventas, predicción de demanda)

Análisis exploratorio de datos antes de modelar

Lo que obtienes:

Código Python limpio y documentado (Jupyter Notebook o script)

Evaluación del modelo (precisión, exactitud, recall, matriz de confusión)

Explicación en lenguaje sencillo de lo que encontró el modelo y por qué importa

Opcionalmente, un panel de Power BI para visualizar los resultados

Me enfoco en modelos que sean honestos sobre sus limitaciones y claros respecto al impacto en el negocio, no solo en las puntuaciones de precisión.

Envíame tu conjunto de datos y variable objetivo, y veamos qué es predecible en tus datos.