Crearé scripts de ciencia de datos en python, modelos de machine learning y análisis exploratorio de datos

Los datos no estructurados y el análisis superficial provocan oportunidades de negocio perdidas y latencia operativa. Creo flujos de trabajo en Python de nivel de producción, pipelines exploratorios de datos y modelos de machine learning que automatizan procesos complejos, descubren patrones estadísticos y predicen métricas críticas del negocio.

ENTREGABLES TÉCNICOS

* Preparación avanzada de datos: pipelines personalizados de Pandas y NumPy para análisis de conjuntos de datos, imputación de valores faltantes, detección de valores atípicos, escalado y creación de características.

* Análisis exploratorio de datos (EDA): perfilado estadístico, métricas de correlación y visualizaciones usando Seaborn y Matplotlib.

* Machine learning predictivo: modelos supervisados y no supervisados construidos con Scikit-Learn:

 - Clasificación y riesgo: regresión logística, bosques aleatorios, árboles de decisión (por ejemplo, rotación de empleados, riesgo de cancelación).

 - Regresión y valoración: modelos lineales transformados logarítmicamente, puntuación de importancia de características (por ejemplo, motores de precios).

 - Agrupamiento no supervisado: K-Means y PCA para segmentación de clientes basada en comportamiento.

 - Mantenimiento predictivo: detección en tiempo real de anomalías en sensores.

* Estándares de código: código Python limpio y modular entregado en Jupyter Notebooks (.ipynb) o archivos .py