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Construiré y evaluaré proyectos de ML en Python para modelado predictivo
Científico de datos
¡Hola! Soy un apasionado del aprendizaje automático y la ciencia de datos, licenciado en informática y certificado por IBM en ciencia de datos. Cuento con sólidos conocimientos de Python, limpieza de ...
Acerca de este Servicio
Transforma datos en bruto en conocimientos útiles usando técnicas avanzadas de Data Science y Machine Learning basadas en Python.
Ya seas una startup, académico o empresa, entrego:
- Limpieza y preprocesamiento de datos: elimina duplicados, maneja valores faltantes y formatea datos para ML
- Análisis exploratorio de datos (EDA): resúmenes visuales, análisis de correlación y conocimientos sobre características
- Ingeniería y selección de características: crea características predictivas y reduce la dimensionalidad
- Modelos de Machine Learning: regresión, clasificación, clustering y pronósticos de series temporales
- Evaluación y optimización de modelos: divisiones de entrenamiento/prueba, validación cruzada, ajuste de hiperparámetros, curva ROC, precisión y matriz de confusión
- Análisis predictivo: conocimientos prospectivos y pronósticos empresariales
- Scripts personalizados en Python o Jupyter Notebooks: con opción a código listo para producción e informes
Herramientas: Python (Pandas, NumPy), scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, Jupyter Notebook
Entregables incluyen:
Conjunto de datos limpio y conjunto de características procesadas
Jupyter Notebook completamente documentado o script .py
Resultados visualizados y métricas de evaluación
Informe resumen opcional (.pdf o .docx) con recomendaciones
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
API:
IBM Watson Visual Recognition
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
Excel
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas para empezar con mi proyecto?
Necesito tu dataset (CSV, Excel o SQL), una declaración clara del problema o objetivo (por ejemplo, predicción, clasificación, análisis) y cualquier requisito específico (por ejemplo, algoritmos o métricas preferidas).
¿Qué algoritmos de aprendizaje automático utilizas?
Utilizo una variedad de algoritmos de ML, incluyendo regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, random forest, SVM, KNN, XGBoost y K-Means, aprendizaje en ensamblaje, dependiendo de las necesidades de tu proyecto.
¿Puedes ayudar con proyectos de ciencia de datos académicos o de investigación?
¡Sí! Brindo soporte para proyectos académicos y de investigación que involucran análisis de datos, modelos de ML y visualización — completamente explicados y documentados.
¿Proporcionáis código y documentación?
Sí, entrego código limpio en Python (en Jupyter Notebook o formato .py) y documentación o informes opcionales que explican los pasos, análisis y resultados. Sin embargo, esto depende del paquete que elijas.
