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Convertiré tus datos desordenados en ideas claras
Acerca de este Servicio
Convierte datos desordenados en decisiones que puedas realmente actuar.
Soy ingeniero de software y científico de datos con doble titulación en Ingeniería de Software y Análisis de Negocios. He pasado toda mi carrera construyendo pipelines de datos reales y modelos de machine learning que pronostican ingresos para clientes de restaurantes, sistemas de puntuación crediticia y diagnósticos de problemas de calidad de datos que están ocultos.
Lo que hago:
- Limpiar y estructurar conjuntos de datos desordenados (duplicados, valores faltantes, formatos inconsistentes)
- Análisis exploratorio para detectar tendencias, patrones y valores atípicos
- Visualizaciones claras que hacen que los hallazgos sean evidentes, no confusos
- Modelos predictivos (clasificación, regresión, pronósticos) con métricas de rendimiento honestas
Qué hace esto diferente:
No solo te entrego un gráfico y desaparezco. Recibirás una explicación en lenguaje sencillo de lo que realmente dice la data, lo que no dice y en qué deberías tener cuidado. Si un modelo parece demasiado bueno para ser verdad, te explicaré por qué.
Herramientas: Python, Pandas, scikit-learn, XGBoost, SQL, Power BI, Jupyter
¡Envíame un mensaje antes de ordenar con una descripción de tus datos y qué quieres aprender de ellos!
FAQ
Traducción automática
¿Qué formatos de archivo se aceptan?
CSV, Excel (.xlsx, .xls), JSON, XML, TSV, Parquet, exportaciones de bases de datos SQL, Google Sheets y archivos de texto plano. Si tienes algo diferente, solo envíame un mensaje. ¡Normalmente puedo trabajar con ello!
¿Mis datos se mantienen confidenciales?
Sí. No comparto, reutilizo ni almaceno tus datos más allá del proyecto. Feliz de firmar un NDA si es necesario.
¿Qué pasa si mi conjunto de datos es más grande que el límite del paquete?
Primero envíame un mensaje y te enviaré una oferta personalizada basada en el tamaño y la complejidad reales.
¿Obtengo el código o solo los resultados?
Los resultados siempre están incluidos. El cuaderno de Jupyter completo y comentado está disponible como extra si quieres volver a ejecutar o modificar el análisis tú mismo.
¿Puedes garantizar una precisión específica del modelo?
La precisión depende de tus datos, y ten cuidado con quien promete un número antes de verlo. Dicho esto, he trabajado con conjuntos de datos realmente difíciles (fuentes fragmentadas, valores faltantes, clases desequilibradas) y siempre he obtenido resultados sólidos. Buscaré el mejor rendimiento posible.
